儿童T细胞急性淋巴细胞白血病基因组图谱揭示与凋亡抵抗相关的新X连锁体细胞突变 [RNA-Seq]

该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤/白血病分类下的转录组学数据,对应一项儿童 T 细胞急性淋巴细胞白血病(T-ALL)基因组图谱研究

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时间序列分类Transcriptomics
The genomic landscape of pediatric T-cell acute lymphoblastic leukemia reveals novel X-linked somatic mutations associated with apoptosis resistance. [RNA-Seq]

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

儿童T细胞急性淋巴细胞白血病基因组图谱揭示与凋亡抵抗相关的新X连锁体细胞突变 [RNA-Seq]

该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤/白血病分类下的转录组学数据,对应一项儿童 T 细胞急性淋巴细胞白血病(T-ALL)基因组图谱研究。源站描述显示,研究采用基因组与转录组整合方法对 30 例儿童 T-ALL 进行分子表征,识别常见 T-ALL 靶点,确认早期未成熟病例总体预后不良,并发现 CDKN2A 位点缺失与较低复发风险相关。数据可用于 T-ALL 分子亚群、驱动事件及预后相关分析(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景。T 细胞急性淋巴细胞白血病(T-ALL)是一种侵袭性血液恶性肿瘤,预后不佳。它占儿童 ALL 的 15%,在男性中发病率高出三倍。T 细胞转化是一个多步骤过程,涉及导致 T 细胞信号传导、增殖、分化和存活改变的合作事件。已鉴定出许多复发性改变,有助于定义 T-ALL 的分子亚群,然而驱动转化所涉及的全部事件范围仍有待确定。结果。采用整合基因组和转录组数据的整合方法,我们对 30 例儿童 T-ALL 进行了全面的分子表征。我们识别了常见的 T-ALL 靶点,并确认早期未成熟病例的总体预后不良。我们还表明,CDKN2A 位点的缺失与较低的复发风险相关。I

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-78785

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

背景。T细胞急性淋巴细胞白血病(T-ALL)是一种侵袭性血液系统恶性肿瘤,预后极差。它占儿童ALL的15%,且在男性中的发病率高出三倍。T细胞恶性转化是一个多步骤过程,涉及协同事件导致T细胞信号传导、增殖、分化和存活发生改变。已发现许多复发性改变,有助于界定T-ALL的分子亚群,然而驱动转化的全部事件范围仍有待明确。结果。采用整合基因组与转录组数据的方法,我们对30例儿童T-ALL进行了全面的分子特征分析。我们识别了常见的T-ALL靶点,并证实了早期未成熟病例总体预后不良。我们还发现CDKN2A位点缺失与较低的复发风险相关。此外,我们识别了新的T-ALL驱动因素,包括剪接体机制成员U2AF1以及新型X连锁肿瘤抑制因子MED12和USP9X,这些此前从未与T-ALL相关联。

有趣的是,这些事件中近60%见于早期未成熟病例,而这类病例仅占队列的35%。功能验证进一步证明了这些新型T-ALL基因在驱动转化中的推定作用,表现为U2AF1 p.R35L所引发的异常剪接,以及MED12和USP9X抑制对凋亡的保护作用。结论:本研究凸显了儿童T-ALL潜在的基因组复杂性,并表明需要更大规模的整体性研究来阐明导致其各亚型的机制,并为改进患者分层和治疗提供机会。采用mirVana分离试剂盒(Ambion),按照生产商的操作方案,从患者432、437、547、693、716、743、744、748、791和849诊断时的骨髓样本中提取总RNA。Allprep DNA/RNA Mini试剂盒(Qi

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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