成人初治急性髓系白血病骨髓或外周血单个核细胞转录组分析:构建正常核型AML预后基因特征

该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤/白血病分类,主题为转录组学。数据为成人初治急性髓系白血病患者的骨髓或外周血单个核细胞样本的转录组表达谱,用于构建正常核型急性髓系白血病的预后基因特征

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基因组预测Transcriptomics
Transcription profiling of human samples of bone morrow or peripheral blood mononuclear cells from adult patients with untreated acute myeloid leukemia to develop a prognostic gene signature for normal karyotype AML

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

成人初治急性髓系白血病骨髓或外周血单个核细胞转录组分析:构建正常核型AML预后基因特征

该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤/白血病分类,主题为转录组学。数据为成人初治急性髓系白血病患者的骨髓或外周血单个核细胞样本的转录组表达谱,用于构建正常核型急性髓系白血病的预后基因特征。源站描述显示,研究基于德国 AMLCG 1999 试验中 163 例患者的寡核苷酸微阵列数据,通过监督主成分分析识别出与总生存相关的 86 个探针集(代表 66 个不同基因),并据此定义预后评分,在独立队列中验证了该评分对 OS、EFS 和 RFS 的预测价值。该数据可用于白血病预后标志物研究与生存预测建模(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):细胞遗传学正常的急性髓系白血病(CN-AML)患者表现出异质的治疗结局。我们使用基因表达谱分析来开发一种预测 CN-AML 总生存期(OS)的基因特征。基于在德国 AMLCG 1999 试验中接受治疗的 163 例患者、并在寡核苷酸微阵列上分析的数据,我们使用监督主成分分析识别出与 OS 相关的 86 个探针集(代表 66 个不同基因),并基于该特征定义了预后评分。当应用于一个由 79 例 CN-AML 患者组成的独立队列时,这一连续评分仍是 OS(风险比 [HR],1.85;P=0.002)、EFS(HR,1.73;P=0.001)和 RFS(HR,1.76;P=0.025)的显著预测因子。在调整年龄、FLT3 ITD 和 NPM1 状态的多变量分析中,它保持了其预后价值。在一个由 64 例在 CALGB stu 上接受治疗的 CN-AML 患者组成的验证队列中

【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-12417

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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

细胞遗传学正常的急性髓系白血病(CN-AML)患者表现出异质性的治疗结果。我们利用基因表达谱分析来开发一个预测CN-AML总生存期(OS)的基因特征。基于德国AMLCG 1999试验中163名患者的数据,并在寡核苷酸微阵列上进行分析,我们采用监督主成分分析识别出86个与OS相关的探针集(代表66个不同基因),并基于此特征定义了一个预后评分。当应用于一个独立的79名CN-AML患者队列时,这一连续评分仍是OS(风险比[HR],1.85;P=0.002)、EFS(HR,1.73;P=0.001)和RFS(HR,1.76;P=0.025)的显著预测因子。在调整年龄、FLT3 ITD和NPM1状态的多变量分析中,它保持了其预后价值。在一个接受CALGB研究9621治疗的64名CN-AML患者的验证队列中,该评分也预测了OS(HR,4.11;P<0.001)、EFS(HR,2.90;P<0.001)和RFS(HR,3.14,P<0.001),并在OS的多变量模型中保持了其显著性。

总之,我们提出了一种新的基因表达特征,为CN-AML患者提供了额外的预后信息。实验总体设计:对163份来自未经治疗的成人急性髓系白血病患者的骨髓或外周血单核细胞样本进行分析。

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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