人类与小鼠ALK阳性B细胞肿瘤DNA甲基化比较图谱[450K]

该数据集为人类与小鼠ALK阳性B细胞肿瘤的比较DNA甲基化图谱,基于450K芯片平台。数据涵盖8例ALK阳性LBCL患者样本,并与DLBCL(n=75)、多发性骨髓瘤(n=24)、ALK阳性ALCL(n=12)及正常B细胞群体(n=93)的甲基化数据进行比较

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基因组分类GPL135349606
GSE289985: Comparative DNA methylation profiling of human and murine ALK-positive B-cell neoplasms [450K]

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

人类与小鼠ALK阳性B细胞肿瘤DNA甲基化比较图谱[450K]

Comparative DNA methylation profiling of human and murine ALK-positive B-cell neoplasms [450K]

该数据集为人类与小鼠ALK阳性B细胞肿瘤的比较DNA甲基化图谱,基于450K芯片平台。数据涵盖8例ALK阳性LBCL患者样本,并与DLBCL(n=75)、多发性骨髓瘤(n=24)、ALK阳性ALCL(n=12)及正常B细胞群体(n=93)的甲基化数据进行比较。可用于探索ALK阳性LBCL的甲基化特征及其与MM等肿瘤的相似性,支持肿瘤分类与分子机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 19 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):导致间变性淋巴瘤激酶(ALK)基因融合及ALK酪氨酸激酶异常表达的结构基因组变异,是T系和B系肿瘤亚型的标志,即ALK阳性间变性大细胞淋巴瘤(ALCL)和ALK阳性大B细胞淋巴瘤(LBCL)。后者是一种罕见的侵袭性淋巴瘤,最初被鉴定为具有浆母细胞特征的弥漫性LBCL(DLBCL)变异型。在此,我们进行了人类与小鼠ALK阳性B细胞肿瘤的比较DNA甲基化分析。将8例ALK阳性LBCL患者的基于芯片的DNA甲基化数据与DLBCL(n=75)、多发性骨髓瘤(MM,n=24)、ALK阳性ALCL(n=12)及正常B细胞群体(n=93)的数据进行比较。ALK阳性LBCL共享与MM相似的独特DNA甲基化特征,其特征为整体DNA甲基化水平较低

【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:GPL13534、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=GSE289985

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 11 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

导致间变性淋巴瘤激酶(ALK)基因融合及ALK酪氨酸激酶异常表达的结构性基因组变异,是T系和B系肿瘤亚型的标志性特征,即ALK阳性间变性大细胞淋巴瘤(ALCL)和ALK阳性大B细胞淋巴瘤(LBCL)。后者是一种罕见的侵袭性淋巴瘤,最初被鉴定为具有浆母细胞特征的弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)的一种变异型。本研究对人源和鼠源ALK阳性B细胞肿瘤进行了比较性DNA甲基化谱分析。我们将8例ALK阳性LBCL患者的芯片DNA甲基化数据与DLBCL(n=75)、多发性骨髓瘤(MM,n=24)、ALK阳性ALCL(n=12)及正常B细胞群体(n=93)的数据进行了比较。ALK阳性LBCL具有与MM相似的独特DNA甲基化特征,表现为整体DNA甲基化水平低于DLBCL和正常B细胞群体。ALK阳性LBCL中的DNA甲基化改变主要位于异染色质区和多梳蛋白抑制区域。ALK阳性LBCL的表观遗传年龄和相对增殖历史介于MM和DLBCL之间。

与正常小鼠B细胞相比,NPM::ALK转基因小鼠中的B细胞肿瘤显示出类似的低甲基化特征。跨物种比较表明,受低甲基化影响的染色质状态和通路具有保守性。综上所述,这些发现表明,与其表型外观一致,人和小鼠ALK阳性B细胞淋巴瘤共享的表观遗传特征更接近于浆细胞肿瘤,而非DLBCL。

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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