APOBEC3A 是台湾 APOBEC 缺失多态性携带者的口腔癌预后生物标志物
研究整合 50 对匹配样本的多组学分析,发现与胞苷脱氨酶 APOBEC 相关的突变特征,并与 22q13 的 APOBEC3 基因簇中 APOBEC3A 表达上调相关;携带 APOBEC3B 缺失等位基因的肿瘤中 APOBEC3A 表达更高,高水平表达与更好总生存相关,并在第二队列(n=188)中验

基本信息
资源简介
APOBEC3A 是台湾 APOBEC 缺失多态性携带者的口腔癌预后生物标志物
该数据集来自 omicsdi.org,对应 Nature Communications 2017 年研究,聚焦台湾口腔鳞状细胞癌。研究整合 50 对匹配样本的多组学分析,发现与胞苷脱氨酶 APOBEC 相关的突变特征,并与 22q13 的 APOBEC3 基因簇中 APOBEC3A 表达上调相关;携带 APOBEC3B 缺失等位基因的肿瘤中 APOBEC3A 表达更高,高水平表达与更好总生存相关,并在第二队列(n=188)中验证。数据可用于口腔癌突变特征、APOBEC3A/APOBEC3B 缺失多态性与预后关联的预测建模研究(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Chen T-W, Lee C-C, Liu H, Wu C-S, Pickering CR, Huang P-J, et al., Nature Communications 8, Article number: 465 (2017) doi:10.1038/s41467-017-00493-9 口腔鳞状细胞癌是全球范围内的重要癌症,在台湾尤为突出。通过对 50 对匹配样本进行多组学整合分析,我们在台湾患者中发现了一种与胞苷脱氨酶 APOBEC 相关的主要突变特征,该特征与 22q13 的 APOBEC3 基因簇中 APOBEC3A 表达上调相关。携带 APOBEC3B 缺失等位基因的肿瘤中 APOBEC3A 表达显著更高。高水平 APOBEC3A 表达与更好的总生存相关,尤其是在携带 APOBEC3B 缺失等位基因的患者中,这在第二队列(n=188;p=0.004)中进行了检验。在 143 例基因分型的口腔鳞状细胞癌-台湾样本中,APOBEC3B 缺失等位基因的频率约为 50%(27A3B-/-:8
【主题与分类】
主题标签:Proteomics、Multiomics。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000084250
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数据说明
Chen T-W, Lee C-C, Liu H, Wu C-S, Pickering CR, Huang P-J, 等,Nature Communications 8,文章编号:465 (2017) doi:10.1038/s41467-017-00493-9 口腔鳞状细胞癌是全球范围内的重要癌症,尤其在台湾地区。通过对50份配对样本进行多组学分析整合,我们在台湾患者中发现了一种与胞苷脱氨酶APOBEC相关的主要突变特征,该特征与22q13上APOBEC3基因簇中APOBEC3A表达上调相关。在携带APOBEC3B缺失等位基因的肿瘤中,APOBEC3A表达显著更高。高水平APOBEC3A表达与更好的总生存期相关,尤其是在携带APOBEC3B缺失等位基因的患者中,这一结果在第二个队列中得到验证(n=188;p=0.004)。在143份经基因分型的口腔鳞状细胞癌-台湾样本中,APOBEC3B缺失等位基因的频率约为50%(27例A3B-/-:89例A3B+/-:27例A3B+/+),而314份OSCC-TCGA样本中该频率为5.8%。
因此,我们报告了一种常见的APOBEC突变特征,该特征与台湾口腔鳞状细胞癌中一种影响APOBEC3A表达的APOBEC3B缺失种系多态性相关,并显示具有临床预后意义。我们的发现可能在其他癌症类型的基因组研究中得到重现。质谱数据集如下所示。对OSCC-Taiwan队列中富集的APOBEC相关突变特征进行了研究,以确定该突变特征是否可能与APOBEC表达的肿瘤相关改变相关。对正常/肿瘤配对组织样本的RNA-Seq结果进行了分析,数据可从NCBI获取(BioProject:PRJNA327548和SRA Study:SRP078156)。通过iTRAQ(相对和绝对定量同位素标记)质谱蛋白质定量方法,在38对正常/肿瘤配对组织样本中评估了肿瘤蛋白质组中A3A特异性肽段的相应富集情况。肽段经消化、iTRAQ标记和分级分离
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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