婴儿黑色素性神经外胚层肿瘤CDKN2A胚系突变及RPLP1-C19MC融合病例测序数据集

该数据集来自一例罕见的婴儿黑色素性神经外胚层肿瘤(MNTI)病例,患者为2个月大女性,肿瘤位于腓骨,是首例报道于腓骨的MNTI

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基因组分类GPL155209606
GSE84430: A germline mutation of CDKN2A and a novel RPLP1-C19MC fusion detected in a rare melanotic neuroectodermal tumor of infancy: a case report [Seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

婴儿黑色素性神经外胚层肿瘤CDKN2A胚系突变及RPLP1-C19MC融合病例测序数据集

A germline mutation of CDKN2A and a novel RPLP1-C19MC fusion detected in a rare melanotic neuroectodermal tumor of infancy: a case report [Seq]

该数据集来自一例罕见的婴儿黑色素性神经外胚层肿瘤(MNTI)病例,患者为2个月大女性,肿瘤位于腓骨,是首例报道于腓骨的MNTI。研究对切除的原发肿瘤及衍生细胞系进行了高通量测序,涵盖基因组、转录组和表观遗传学特征分析,旨在探究该肿瘤的病因。数据包含1个文件,可用于研究CDKN2A胚系突变和RPLP1-C19MC融合在MNTI发生中的作用,以及罕见肿瘤的分子特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 14 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:婴儿黑色素性神经外胚层肿瘤(MNTI)极为罕见,主要发生于头颈部(92.8%的病例)。一名2个月大的女性患者因腓骨出现肿块就诊,并在我们的外科中心接受了切除。这是第八例累及四肢的MNTI,也是首例报道于腓骨的病例。为了更好地理解该MNTI的病因,我们使用高通量测序技术对切除的原发肿瘤及衍生细胞系进行了详尽的基因组、转录组和表观遗传学表征。

【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:GPL15520、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=GSE84430

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 15 201,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

目的:婴儿黑色素性神经外胚层肿瘤(MNTI)极为罕见,主要发生于头颈部(占92.8%的病例)。一名2个月大的女婴因腓骨处出现肿块而就诊,并在我们的外科中心接受了肿块切除术。这是第八例影响四肢的MNTI病例,也是首例报道发生于腓骨的病例。为了更好地理解这一MNTI的病因,我们采用高通量测序技术,对切除的原发肿瘤及其衍生细胞系进行了全面的基因组、转录组和表观遗传学特征分析。方法:从速冻肿瘤组织中提取RNA,并进行了双端RNA测序,以识别潜在的致癌融合基因并量化MNTI转录组中的基因表达。从肿瘤组织和患者血液样本中提取基因组DNA,并进行了全外显子组测序,以检测体细胞和生殖系变异。通过比较肿瘤与血液DNA对SNP阵列的基因组杂交(CGH),确定了MNTI中的拷贝数变异。

从该肿瘤中衍生出一株细胞系,并对其针对一组靶向表观遗传调控因子的化合物进行了敏感性测试。结果:全外显子分析表明,肿瘤内无体细胞性、非同义编码突变,但在CDKN2A(p16INK4A,D74A)中存在一个杂合、独特的生殖系功能丧失突变。SNP阵列比较基因组杂交显示肿瘤为整倍体,未检测到基因拷贝数变异。通过RNA测序鉴定出多条染色体易位,融合基因包括RPLP1-C19MC,可能解除对C19MC簇的调控,这是一个印记位点,包含在多层玫瑰花结胚胎性肿瘤中因基因融合而重新激活的微小RNA基因。鉴于MNTI推测的起源细胞来自神经嵴,我们还将其基因表达与人类神经嵴细胞的数据集(GEO登录号:GSE28875)进行了比较,并鉴定出185个表达显著不同的基因。

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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