EBV阳性弥漫大B细胞淋巴瘤与EBV阳性经典型霍奇金淋巴瘤的谱系重定义
该数据集来自NCBI GEO,包含1个表达谱芯片文件,聚焦50岁及以上患者的EBV阳性大B细胞淋巴瘤谱系,涵盖35例EBV阳性弥漫大B细胞淋巴瘤(12例多形性、23例单形性)和22例EBV阳性经典型霍奇金淋巴瘤

基本信息
资源简介
EBV阳性弥漫大B细胞淋巴瘤与EBV阳性经典型霍奇金淋巴瘤的谱系重定义
Redefining the Spectrum of EBV-Positive Diffuse Large B-Cell Lymphoma and EBV-Positive Classic Hodgkin Lymphoma
该数据集来自NCBI GEO,包含1个表达谱芯片文件,聚焦50岁及以上患者的EBV阳性大B细胞淋巴瘤谱系,涵盖35例EBV阳性弥漫大B细胞淋巴瘤(12例多形性、23例单形性)和22例EBV阳性经典型霍奇金淋巴瘤。研究通过基因表达谱分析揭示干扰素-γ富集及IDO1过表达特征,并采用荧光原位杂交检测9p24.1改变。数据可用于区分EBV阳性DLBCL与EBV阳性CHL的分子特征研究及分类模型构建(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 11 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Epstein–Barr病毒阳性(EBV+)弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)和EBV+经典型霍奇金淋巴瘤(CHL)是老年患者中伴EBV感染的主要B细胞淋巴瘤。尽管它们被视为不同的临床病理实体,但由于组织学和免疫表型特征重叠,区分EBV+ CHL与EBV+ DLBCL常具挑战性。我们对57例年龄≥50岁患者的EBV+大B细胞淋巴瘤谱系进行了表征,包括35例EBV+ DLBCL(12例多形性DLBCL [pDLBCL]和23例单形性DLBCL [mDLBCL])和22例EBV+ CHL。基因表达谱分析显示,超过半数pDLBCL(5/8)存在干扰素-γ(IFNγ)富集及免疫抑制酶吲哚胺2,3-双加氧酶1(IDO1)过表达,而mDLBCL(3/19)和CHL(1/19)中较少见。荧光原位杂交显示9p24.1改变细胞频率更高,
【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:Expression profiling by array、GPL23159、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=GSE305165
【使用注意】
· 源站最后修改于 Dec 12 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
EBV阳性(EBV+)弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)和EBV阳性经典型霍奇金淋巴瘤(CHL)是老年患者中伴EBV感染的主要B细胞淋巴瘤。尽管二者被视为不同的临床病理实体,但由于组织学和免疫表型特征存在重叠,将EBV阳性CHL与EBV阳性DLBCL区分开来往往具有挑战性。我们对57例年龄≥50岁的EBV阳性大B细胞淋巴瘤患者的疾病谱进行了表征,包括35例EBV阳性DLBCL(12例多形性DLBCL[pDLBCL]和23例单形性DLBCL[mDLBCL])和22例EBV阳性CHL。基因表达谱分析显示,超过半数pDLBCL(5/8)存在干扰素-γ(IFNγ)富集及免疫抑制酶吲哚胺2,3-双加氧酶1(IDO1)过表达,而mDLBCL(3/19)和CHL(1/19)中较少见。荧光原位杂交显示,9p24.1异常细胞在CHL中频率较高(54%;四分位距[IQR],42%–89%),而在pDLBCL(18%;IQR,12%–23%)和mDLBCL(5%;IQR,0%–30%)中较低。值得注意的是,PDL1的免疫组化表达在pDLBCL中高于mDLBCL,提示存在IFNγ介导的上调。
EBV潜伏III型的DLBCL(n=13)表现出较低的肿瘤PDL1表达和减少的IDO1富集微环境。对整个队列的多变量分析显示,EBV潜伏III型和东部肿瘤协作组体能状态评分≥2均与较短的总生存期独立相关。EBV+大B细胞淋巴瘤谱系被重新分类为四个分子组:(1)提示免疫衰老的EBV潜伏III型(n=10,22%),(2)高比例的9p24.1改变(n=9,20%);(3)高IFNγ特征评分(n=9,20%),以及(4)低IFNγ特征评分(n=18,39%)。此外,这些组通过替代免疫组化标志物EBNA2、PDL1和IDO1得以识别。总之,评估肿瘤-宿主相互作用的分子研究增进了对EBV+大B细胞淋巴瘤的理解。
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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