GSE60082:基因组特征恶性外周神经鞘瘤原位异种移植模型中对索拉非尼治疗的有效反应

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE60082,聚焦于一组具有基因组特征的恶性外周神经鞘瘤(MPNST)原位异种移植模型中对索拉非尼治疗的反应

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基因组预测Expression profiling by arrayGPL62449606
GSE60082: Effective sorafenib treatment response in a panel of genomically-characterized malignant peripheral nerve sheath tumor orthoxenograft models

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

GSE60082:基因组特征恶性外周神经鞘瘤原位异种移植模型中对索拉非尼治疗的有效反应

Effective sorafenib treatment response in a panel of genomically-characterized malignant peripheral nerve sheath tumor orthoxenograft models

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE60082,聚焦于一组具有基因组特征的恶性外周神经鞘瘤(MPNST)原位异种移植模型中对索拉非尼治疗的反应。数据包含 1 个文件(GSE60082_series_matrix.txt.gz),采用表达谱芯片平台 GPL6244,物种为人类(9606)。该数据可用于研究 MPNST 对索拉非尼的疗效相关表达特征,支持药物反应预测与肿瘤生物学分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 04 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:恶性外周神经鞘瘤(MPNST)是软组织肉瘤,可散发或与 1 型神经纤维瘤病(NF1)相关。这些侵袭性恶性肿瘤生存率低,尚无有效疗法。

【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:Expression profiling by array、GPL6244、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=GSE60082

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 26 201,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

背景:恶性外周神经鞘瘤(MPNST)是一种软组织肉瘤,可散发出现,也可与1型神经纤维瘤病(NF1)相关。这类侵袭性恶性肿瘤生存率低,且尚无有效治疗方法。方法:我们建立了五个源自患者的MPNST原位异种移植模型(三个与NF1相关,两个为散发型),并对原发性MPNST及其相应的原位异种移植瘤进行了详尽的组织学和分子特征分析。最后,将原位异种移植模型用作体内临床前平台,测试多种治疗策略。结果:MPNST原位异种移植瘤再现了其亲本原发肿瘤的组织病理学特性,并保留了基因组和转录组状态。此外,它们在小鼠中模拟了远端播散特性。与起源于灾难性事件并随后稳定的假说相符,MPNST具有高度改变的基因组,这些基因组在原位异种移植瘤建立及传代过程中保持显著稳定。尽管结果尚属初步,但本文所呈现的结果指出了NF1相关型与散发型MPNST之间的明显差异。

相应地,散发性MPNST中的突变频率比NF1相关MPNST高出一个数量级,并且使用MPNST特征进行的无监督聚类分析和主成分分析(PCA)完美地将样本分为NF1和散发性MPNST两组。最后,在验证过的原位异种移植MPNST模型中测试的不同治疗方法显示,索拉非尼,或与多柔比星或雷帕霉素联合使用,在所有模型中均引起显著的肿瘤缩小。结论:一个特征明确且标准化的MPNST临床前模型的开发,为在临床环境中评估新型治疗策略奠定了基础。此外,所获得的结果强烈支持索拉非尼在该亚组患者中的临床评估。

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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