GSE228736:HDAC7在早期前生发中心形成中至关重要且其失调与DLBCL相关[异种移植]
该数据集来自NCBI,属于肿瘤/淋巴瘤分类,包含1个文件(GSE228736_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为9606(人类),平台为GPL11154
![GSE228736: HDAC7 is essential in early pre-germinal center formation and its deregulation is associated with DLBCL [Xenografts]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/162008.jpg)
基本信息
资源简介
GSE228736:HDAC7在早期前生发中心形成中至关重要且其失调与DLBCL相关[异种移植]
HDAC7 is essential in early pre-germinal center formation and its deregulation is associated with DLBCL [Xenografts]
该数据集来自NCBI,属于肿瘤/淋巴瘤分类,包含1个文件(GSE228736_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为9606(人类),平台为GPL11154。数据围绕HDAC7在早期前生发中心形成中的作用及其失调与弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)的关联,可用于研究HDAC7在成熟B细胞生物学及相关恶性肿瘤中的功能与预后价值(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Apr 02 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):组蛋白去乙酰化酶HDAC7是早期B细胞发育所必需的,并调控B细胞祖细胞基因身份的获得。此外,HDAC7已被鉴定为婴儿前B细胞急性淋巴细胞白血病(pro-B-ALL)的新型生物标志物和预后因子。然而,其在成熟B细胞生物学及相关恶性肿瘤中的作用尚不清楚。在此,通过使用在活化B细胞中特异性缺失的条件性小鼠模型,我们证明HDAC7对于生发中心(GC)反应的进入和启动至关重要。HDAC7缺陷导致B细胞发育在前GC阶段受阻,从而产生异常的GC B细胞、类别转换重组减少和浆细胞形成减少。我们证明,虽然HDAC7在弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)肿瘤中通常低表达,但HDAC7的低表达与患者的不良预后相关。重要
【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:GPL11154、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=GSE228736
【使用注意】
· 源站最后修改于 Dec 31 202,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
组蛋白去乙酰化酶HDAC7是早期B细胞发育所必需的,并调控B细胞祖细胞基因身份的获得。此外,HDAC7已被鉴定为婴儿前B细胞急性淋巴细胞白血病(pro-B-ALL)的一种新型生物标志物和预后因子。然而,其在成熟B细胞生物学及相关恶性肿瘤中的作用尚不清楚。在此,我们利用在活化B细胞中特异性缺失HDAC7的条件性小鼠模型,证明HDAC7对于生发中心(GC)反应的进入和启动至关重要。HDAC7缺陷导致B细胞发育阻滞于GC前阶段,从而产生异常的GC B细胞、类别转换重组减少以及浆细胞形成受损。我们证明,尽管HDAC7在弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)肿瘤中通常表达偏低,但HDAC7的低表达与患者的不良预后相关。重要的是,在DLBCL细胞系中外源性表达HDAC7可降低这些细胞的增殖能力,以及其在体内的DLBCL致瘤性。
总之,我们的数据首次揭示了HDAC7在生发中心形成中的关键作用,其次揭示了HDAC7失调在弥漫性大B细胞淋巴瘤发展中的潜在贡献。
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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