GSE250149:硬纤维瘤OncoScan™ CNV FFPE检测数据

源站描述显示研究对3例患者的24份原发与复发硬纤维瘤不同区域标本进行了DNA甲基化、DNA拷贝数改变、点突变和基因表达分析,以探究肿瘤内与肿瘤间克隆异质性

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医学影像预测Genome variation profiling by SNP arrayGPL215589606
GSE250149: OncoScan™ CNV FFPE Assay data for desmoid tumors

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

GSE250149:硬纤维瘤OncoScan™ CNV FFPE检测数据

OncoScan™ CNV FFPE Assay data for desmoid tumors

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件,为硬纤维瘤的OncoScan™ CNV FFPE Assay数据。源站描述显示研究对3例患者的24份原发与复发硬纤维瘤不同区域标本进行了DNA甲基化、DNA拷贝数改变、点突变和基因表达分析,以探究肿瘤内与肿瘤间克隆异质性。数据可用于研究硬纤维瘤的分子变异特征及其与发病和复发的潜在关联(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 13 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):硬纤维瘤是形态温和的成纤维细胞性肿瘤,肿瘤不同区域的组织学差异很小。虽然硬纤维瘤不发生转移,但完全切除后局部复发率高,且缺乏可靠的临床行为预测指标。分子层面的肿瘤内和肿瘤间异质性已在其他更高级别肉瘤中得到充分证实,但对于组织学上形态温和的病变内的分子变异性知之甚少。在本研究中,我们试图检查硬纤维瘤的肿瘤内和肿瘤间克隆异质性程度,这可能有助于其发病机制和可能的复发。我们对来自3例患者的原发性和复发性硬纤维瘤不同区域的24份标本(每例患者7-9份标本)进行了DNA甲基化、DNA拷贝数改变、点突变和基因表达分析。该研

【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:Genome variation profiling by SNP array、GPL21558、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=GSE250149

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 26 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE250149

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

韧带样纤维瘤是形态温和的成纤维细胞性肿瘤,肿瘤不同区域的组织学变异很小。虽然韧带样纤维瘤不发生转移,但完全切除后局部复发率高,且缺乏可靠的临床行为预测指标。分子层面的瘤内和瘤间异质性已在其他更高级别肉瘤中得到充分证实,但对于组织学上形态温和的病变内的分子变异性知之甚少。在本研究中,我们试图检查韧带样纤维瘤的瘤内和瘤间克隆异质性程度,这种异质性可能参与其发病机制和可能的复发。我们对来自3例患者原发性和复发性韧带样纤维瘤不同区域的24份标本(每例患者7-9份标本)进行了DNA甲基化、DNA拷贝数改变、点突变和基因表达分析。研究显示,每例患者原发或复发肿瘤的不同区域在DNA甲基化、DNA拷贝数改变、点突变或基因表达方面存在显著异质性。我们发现了单个肿瘤不同区域存在亚克隆改变的证据。

在这四类数据中,转录组图谱在肿瘤内部以及同一患者不同肿瘤之间表现出的变异性最高。在同一肿瘤的不同区域中,检测到了与良好和不良预后相关的基因表达特征。本研究表明,硬纤维瘤具有出乎意料的瘤内和瘤间异质性。我们的分析表明,即使在这种组织学上表现单一的病变中,对单个肿瘤活检样本进行分子分析也可能低估分子改变的程度。我们证明,分子层面的瘤内和瘤间异质性是在这些肿瘤的药物开发以及预后和预测生物标志物验证中的重要考量因素。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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