霍奇金淋巴瘤细胞系与组织表达mGluR5:与Ophelia综合征及副肿瘤神经疾病潜在关联
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件,涉及霍奇金淋巴瘤细胞系与组织的mGluR5表达研究。源站描述显示,研究通过定量免疫细胞化学、FACS、Western blot及转录组分析,检测Ophelia综合征与孤立性经典型霍奇金淋巴瘤患者淋巴瘤组织及L-1236、L-428、L-540、SUP-HD

基本信息
资源简介
霍奇金淋巴瘤细胞系与组织表达mGluR5:与Ophelia综合征及副肿瘤神经疾病潜在关联
Hodgkin lymphoma cell lines and tissues express mGluR5: a potential link to Ophelia syndrome and paraneoplastic neurological disease
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件,涉及霍奇金淋巴瘤细胞系与组织的mGluR5表达研究。源站描述显示,研究通过定量免疫细胞化学、FACS、Western blot及转录组分析,检测Ophelia综合征与孤立性经典型霍奇金淋巴瘤患者淋巴瘤组织及L-1236、L-428、L-540、SUP-HD1、KM-H2、HDLM-2细胞系的mGluR5表达,发现受体密度、分布模式及阳性细胞百分比存在显著差异,L-1236表达最高,RNA测序揭示超过800个基因。数据可用于霍奇金淋巴瘤与副肿瘤神经疾病关联的表达谱分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 30 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Ophelia综合征的特征是严重神经精神症状、经典型霍奇金淋巴瘤以及针对代谢型谷氨酸5受体(mGluR5)的抗体同时出现。关于这些症状之间的病理发生联系以及抗mGluR5抗体的作用,目前所知甚少。我们通过定量免疫细胞化学检测mGluR5表达,研究了Ophelia综合征患者和孤立性经典型霍奇金淋巴瘤患者的淋巴瘤组织。此外,我们通过FACS和Western blot检测mGluR5表达,并通过转录组分析研究了L-1236、L-428、L-540、SUP-HD1、KM-H2和HDLM-2经典型霍奇金淋巴瘤细胞系。mGluR5表面表达在受体密度、分布模式和阳性细胞百分比方面存在显著差异。最高水平见于L-1236细胞系。RNA测序揭示超过800个基因
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签:GPL23227、9606。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE212326
【使用注意】
· 源站最后修改于 Mar 09 202,引用时请注意版本时效。
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
奥菲莉亚综合征的特征是严重神经精神症状、经典型霍奇金淋巴瘤以及代谢型谷氨酸受体5(mGluR5)抗体阳性三者同时出现。目前对这些症状之间的发病机制联系以及抗mGluR5抗体的作用知之甚少。我们采用定量免疫细胞化学方法检测了奥菲莉亚综合征患者及孤立性经典型霍奇金淋巴瘤患者的淋巴瘤组织中mGluR5的表达。此外,我们通过流式细胞术和Western blot检测了L-1236、L-428、L-540、SUP-HD1、KM-H2和HDLM-2经典型霍奇金淋巴瘤细胞系的mGluR5表达,并进行了转录组分析。mGluR5表面表达在受体密度、分布模式及阳性细胞百分比方面存在显著差异,其中L-1236细胞系表达水平最高。RNA测序显示,与经典型霍奇金淋巴瘤对照相比,L-1236中有超过800个基因表达升高。高mGluR5表达与PI3K/AKT和MAPK通路及其下游靶点(如EGR1)的上调相关,这些通路和靶点已知参与经典型霍奇金淋巴瘤的进展。
最后,与五名无自身免疫性脑炎的经典霍奇金淋巴瘤患者相比,我们这位奥菲莉亚综合征患者的经典霍奇金淋巴瘤组织中mGluR5表达增高。鉴于奥菲莉亚综合征中脑炎与经典霍奇金淋巴瘤的关联,经典霍奇金淋巴瘤细胞上的mGluR5表达不仅可能驱动肿瘤进展,还可能在经典霍奇金淋巴瘤表现之前就已触发抗mGluR5脑炎。
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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