惰性原发性皮肤B细胞淋巴瘤类似持续性抗原反应且无去分化迹象

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE218861,聚焦惰性原发性皮肤B细胞淋巴瘤是否类似持续性抗原反应且无去分化迹象

geo
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基因组分类GPL203019606
GSE218861: Indolent primary cutaneous B cell lymphomas resemble persistent antigen reactions without signs of dedifferentiation

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

惰性原发性皮肤B细胞淋巴瘤类似持续性抗原反应且无去分化迹象

Indolent primary cutaneous B cell lymphomas resemble persistent antigen reactions without signs of dedifferentiation

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE218861,聚焦惰性原发性皮肤B细胞淋巴瘤是否类似持续性抗原反应且无去分化迹象。源站描述显示研究对原发性皮肤滤泡中心淋巴瘤、原发性皮肤边缘区淋巴瘤和原发性皮肤弥漫大B细胞淋巴瘤腿型进行单细胞RNA测序,并纳入反应性B细胞丰富淋巴增殖、胃MALT淋巴瘤及系统对应病变。数据含1个文件,主题标签涉及高通量测序表达谱,可用于淋巴瘤分子分型与病理机制探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):原发性皮肤B细胞淋巴瘤涵盖临床异质性实体。虽然原发性皮肤弥漫大B细胞淋巴瘤腿型(pcDLBCL-LT)具有侵袭性,但原发性皮肤滤泡中心淋巴瘤(pcFCL)和原发性皮肤边缘区淋巴瘤(pcMZL)通常呈惰性病程。为阐明其病理生理基础,我们对pcFCL、pcMZL和pcDLBCL-LT,以及反应性B细胞丰富淋巴增殖(rB-LP)、胃黏膜相关淋巴组织(MALT)淋巴瘤和系统对应病变进行单细胞RNA测序。

【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:GPL20301、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=GSE218861

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 18 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE218861

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  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: 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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

原发性皮肤B细胞淋巴瘤涵盖临床异质性的多种实体。虽然原发性皮肤弥漫性大B细胞淋巴瘤,腿型(pcDLBCL-LT)具有侵袭性,但原发性皮肤滤泡中心淋巴瘤(pcFCL)和原发性皮肤边缘区淋巴瘤(pcMZL)通常呈惰性病程。为阐明其病理生理学基础,我们对pcFCL、pcMZL和pcDLBCL-LT进行了单细胞RNA测序,同时纳入反应性B细胞富集淋巴样增生(rB-LP)、胃黏膜相关淋巴组织(MALT)淋巴瘤及系统性对应病变。在此我们显示,惰性的pcMZL、pcFCL和rB-LP表现出持续的生发中心反应,而pcDLBCL-LT或胃MALT淋巴瘤中未观察到这一现象。此外,pcMZL中高度扩增的克隆在病变内起源于naïve B细胞,而非目前所推测的生发中心后B细胞。因此,我们的数据表明,pcMZL和pcFCL与rB-LP相似,可能由(一种尚不清楚的)抗原驱动。虽然我们的数据表明pcFCL表现出真性淋巴瘤的某些特征,但明确支持将pcMZL归类为淋巴增殖性疾病。

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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