真性红细胞增多症和原发性血小板增多症中CALR和JAK2突变相关的基因和miRNA表达谱

该数据集来自NCBI GEO,包含真性红细胞增多症(PV)和原发性血小板增多症(ET)患者CD34+细胞中基因与miRNA表达谱,按CALR和JAK2突变状态分组

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基因组分类Non-coding RNA profiling by arrayGPL146139606
GSE103238: Gene and miRNA expression profiles in Polycythemia Vera and Essential Thrombocythemia according to CALR and JAK2 mutations [miEP]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-30

资源简介

真性红细胞增多症和原发性血小板增多症中CALR和JAK2突变相关的基因和miRNA表达谱

Gene and miRNA expression profiles in Polycythemia Vera and Essential Thrombocythemia according to CALR and JAK2 mutations [miEP]

该数据集来自NCBI GEO,包含真性红细胞增多症(PV)和原发性血小板增多症(ET)患者CD34+细胞中基因与miRNA表达谱,按CALR和JAK2突变状态分组。数据可用于比较CALR突变与JAK2V617F阳性祖细胞之间的差异表达模式,探索mTOR、MAPK/PI3K、MYC等通路及DNA修复、染色质重塑、剪接和染色单体黏连相关基因的激活差异,为骨髓增殖性肿瘤的分子分型与机制研究提供支持(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 29 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):真性红细胞增多症(PV)和原发性血小板增多症(ET)是费城染色体阴性的骨髓增殖性肿瘤(MPN),分别以红细胞增多和血小板增多为特征。约95%的PV患者和50–70%的ET患者携带JAK2基因第14外显子的V617F突变,而约20-30%的ET患者携带CALRins5或CALRdel52突变。这些CALR突变的ET受试者与JAK2突变患者相比,表现出更高的血小板计数和更低的血栓形成风险。在此我们显示,CALR突变和JAK2V617F阳性的CD34+细胞具有不同的基因和miRNA表达谱。实际上,我们强调了JAK2V617F突变和CALR突变祖细胞之间差异激活的若干通路,即mTOR、MAPK/PI3K和MYC通路。此外,我们揭示了参与DNA修复、染色质重塑、剪接和染色单体黏连的若干基因的表达

【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:Non-coding RNA profiling by array、GPL14613、9606。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE103238

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 25 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

真性红细胞增多症(PV)和原发性血小板增多症(ET)是费城染色体阴性的骨髓增殖性肿瘤(MPN),分别以红细胞增多和血小板增多为特征。约95%的PV患者和50%–70%的ET患者携带JAK2基因第14外显子的V617F突变,而约20%–30%的ET患者携带CALRins5或CALRdel52突变。与JAK2突变患者相比,这些CALR突变的ET患者表现出更高的血小板计数和更低的血栓形成风险。本研究发现,CALR突变型和JAK2V617F阳性的CD34+细胞具有不同的基因和miRNA表达谱。事实上,我们重点揭示了JAK2V617F突变与CALR突变祖细胞之间差异激活的若干通路,即mTOR、MAPK/PI3K和MYC通路。此外,我们还发现,CALR突变细胞中参与DNA修复、染色质重塑、剪接和染色单体黏连的若干基因表达降低。与CALR突变患者血栓形成风险较低相一致,我们还发现参与凝血酶信号传导和血小板活化的若干基因表达下调。

总体而言,这些数据支持这样一个模型:CALR突变的ET可被视为与JAK2V617F阳性的MPNs不同的独立疾病实体,并可能为支持这些患者不同临床特征的分子基础提供依据。

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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