GSE338335:一种具有神经内分泌和上皮分化的新型松果体肿瘤(PINNED)的鉴定与表征

该数据集来自 NCBI GEO(GSE338335),聚焦一种此前未被认识的松果体来源肿瘤(PINNED),其 DNA 甲基化谱独特且与已知中枢神经系统肿瘤类别均不匹配

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医学影像分类Methylation profiling by arrayGPL135349606
GSE338335: Identification and characterization of a novel distinct pineal neoplasm with neuroendocrine and epithelial differentiation (PINNED)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

GSE338335:一种具有神经内分泌和上皮分化的新型松果体肿瘤(PINNED)的鉴定与表征

Identification and characterization of a novel distinct pineal neoplasm with neuroendocrine and epithelial differentiation (PINNED)

该数据集来自 NCBI GEO(GSE338335),聚焦一种此前未被认识的松果体来源肿瘤(PINNED),其 DNA 甲基化谱独特且与已知中枢神经系统肿瘤类别均不匹配。队列包含 27 例患者,平均年龄 35 岁(范围 7–75 岁),性别分布均衡。组织病理学显示细胞密集的恶性肿瘤,伴不同程度坏死、核分裂活性、乳头状结构、菊形团、上皮样细胞学或印戒样细胞,并一致表达 cytokeratin 18、synaptophysin、chromogranin A 和 OTX2,而 CRX 表达缺失。数据可用于该肿瘤的甲基化分型与鉴别诊断研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):松果体区肿瘤是罕见的肿瘤,可发生于所有年龄段,在成人中占所有中枢神经系统(CNS)肿瘤的不到1%,但在儿童中更为常见。在此,我们描述了一种以前未被认识的松果体来源肿瘤类型,其特征是独特且一致的DNA甲基化谱,与任何已知的CNS肿瘤类别均不匹配,并且与所有目前公认的松果体肿瘤实体均不同。所展示的队列(n = 27)显示性别分布均衡,患者平均年龄为35岁(范围:7–75岁)。组织病理学分析显示为细胞密集的恶性肿瘤,表现出不同程度的坏死、核分裂活性、乳头状结构、菊形团、上皮样细胞学或印戒样细胞。肿瘤一致表达细胞角蛋白18、突触素、嗜铬粒蛋白A和OTX2,而CRX表达缺失。四分之

【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:Methylation profiling by array、GPL13534、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=GSE338335

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 05 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

松果体区肿瘤是罕见的肿瘤,可发生于任何年龄,在成人中占所有中枢神经系统(CNS)肿瘤的不到1%,但在儿童中更为常见。在此,我们描述了一种此前未被认识的松果体来源肿瘤类型,其特征是独特且一致的DNA甲基化谱,与任何已知的CNS肿瘤类别均不匹配,且与目前所有已确认的松果体肿瘤实体均不同。所呈现的队列(n = 27)显示性别分布均衡,患者平均年龄为35岁(范围:7–75岁)。组织病理学分析显示为细胞密集的恶性肿瘤,表现出不同程度的坏死、核分裂活性、乳头状结构、菊形团、上皮样细胞学或印戒样细胞。肿瘤一致表达细胞角蛋白18、突触素、嗜铬粒蛋白A和OTX2,而CRX表达缺失。16例肿瘤中有4例(25%)显示ATRX突变和/或免疫组织化学所揭示的蛋白表达缺失。单核RNA测序证实了其与其他松果体肿瘤的分子独特性,但显示其与松果体区乳头状肿瘤(PTPR)最为相似。

将转录组数据投射到发育中小鼠松果体的细胞轨迹上,提示松果体细胞祖细胞是其细胞起源。综上所述,我们的发现定义了一种新型松果体区肿瘤,我们暂将其命名为“具有神经内分泌和上皮分化的松果体肿瘤”(PINNED)。识别这一肿瘤类型对于松果体区肿瘤的准确诊断似乎很重要,并可能对未来的肿瘤分类和治疗策略产生影响。

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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