超二倍体多发性骨髓瘤中特定miRNA的下调模拟非超二倍体亚型中IgH易位的致癌效应
该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤/多发性骨髓瘤领域,主题为 Transcriptomics。该数据可用于研究 miRNA 下调与 IgH 易位致癌效
基本信息
资源简介
超二倍体多发性骨髓瘤中特定miRNA的下调模拟非超二倍体亚型中IgH易位的致癌效应
该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤/多发性骨髓瘤领域,主题为 Transcriptomics。数据比较了 non-hyperdiploid(nh-MM)与 hyperdiploid(h-MM)两组多发性骨髓瘤患者的 miRNA 表达谱,鉴定出 16 个在 h-MM 组中下调的 miRNA。研究显示差异最显著 miRNA 的靶基因直接参与 MM 发病,抑制 hsa-miR-425、hsa-miR-152 和 hsa-miR-24 可导致 CCND1、TACC3、MAFB、FGFR3 和 MYC 过表达,这些也是 nh-MM 中最常见 IgH 染色体易位所上调的癌基因。该数据可用于研究 miRNA 下调与 IgH 易位致癌效。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目前,多发性骨髓瘤(MM)患者被大致分为 non-hyperdiploid Group(nh-MM),该组高度富集 IgH 易位,或分为 hyperdiploid Group(h-MM),其典型特征是一些奇数编号染色体的三体性。我们比较了这两组的 miRNA 表达谱,鉴定出 16 个相对于 nh-MM 组在 h-MM 组中下调的 miRNA。我们发现,差异表达最显著 miRNA 的靶基因直接参与 MM 的发病机制;具体而言,抑制 hsa-miR-425、hsa-miR-152 和 hsa-miR-24(这些在 h-MM 中均下调)会导致 CCND1、TACC3、MAFB、FGFR3 和 MYC 过表达,这些也是 nh-MM 中发生的最常见 IgH 染色体易位所上调的癌基因。重要的是,我们表明这些特定 mi
【主题与分类】
主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/多发性骨髓瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-40308
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源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-40308
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
目前,多发性骨髓瘤(MM)患者大致可分为非超二倍体组(nh-MM),该组高度富集IgH易位,或超二倍体组(h-MM),其特征通常为某些奇数染色体的三体性。我们比较了这两组的miRNA表达谱,并鉴定出相对于nh-MM组,在h-MM组中有16个miRNA下调。我们发现,差异表达最显著的miRNA的靶基因直接参与MM的发病机制;具体而言,抑制在h-MM中均下调的hsa-miR-425、hsa-miR-152和hsa-miR-24会导致CCND1、TACC3、MAFB、FGFR3和MYC的过表达,这些也是nh-MM中最常见的IgH染色体易位所上调的癌基因。重要的是,我们发现这些特定miRNA的下调及其靶标的上调在原发性h-MM病例中也同时发生。这些数据进一步证明了细胞周期蛋白C通路失调作为参与两组MM发展的关键机制的统一作用。
最后,他们确立了miRNA失调在多发性骨髓瘤(MM)背景下的重要性,从而为基于这一分子机制的未来治疗途径开辟了可能性。miRNA表达谱分析:发现系列由53例CD138阳性的初诊多发性骨髓瘤原发病例组成,其中36例被分类为nh-MM,17例为h-MM。首次分析中还包括7个MM细胞系,六个(JJN3、L363、OPM-2、K620、KMS28BM、KMS28PE)代表nh-MM亚型,一个(OH-2)作为h-MM的模型。所有样本,包括原发病例和细胞系,均标记并双份杂交至‘8-pack’人类miRNA寡核苷酸微阵列G4470A(Agilent Technologies)。我们通过标准化生物信息学方法鉴定了nh-MM与h-MM亚型之间差异表达的miRNA。
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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