PV和ET红细胞蛋白质组数据集

包含PV和ET患者红细胞及网织红细胞蛋白质组数据,用于研究PV红细胞膜蛋白和钙稳态异常。由PRIDE Proteomics Identification Database提供,来自OmicsDI,数据格式为表格,适用于分类任务,专注于肿瘤领域的真性红细胞增多症研究。

PRIDE Proteomics Identification DatabasePRIDE Proteomics Identification Database
OmicsDI
2022-01-01 更新
浏览 26
表格分类
PXD029965

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2022-01-01

资源简介

PV和ET红细胞蛋白质组数据集

【一句话概览】

真性红细胞增多症(PV)和原发性血小板增多症(ET)为费城染色体阴性骨髓增殖性肿瘤,分别以红细胞增多和血小板增多为特征。约95%的PV及50–70%的ET患者携带JAK2基因第14外显子V617F突变,约20–30%的ET患者携带CALRins5或CALRdel52突变。CALR突变型ET患者血小板计数更高、血栓风险更低。本研究报告36例受试者,显示CALR突变与JAK2V617F阳性CD34+细胞的基因和miRNA表达谱不同,mTOR、MAPK/PI3K和MYC等通路差异激活,CALR突变细胞中DNA修复、染色质重塑、剪接及染色单体黏连相关基因表达降低,凝血酶信号和血小板活化相关基因下调,支持CALR突变型ET为独立疾病实体(来源。

【数据内容】

源站原始描述:Polycythemia vera (PV) and essential thrombocythemia (ET) are Philadelphia-negative myeloproliferative neoplasms (MPNs) characterized by erythrocytosis and thrombocytosis, respectively. Approximately 95% of PV and 50–70% of ET patients harbour the V617F mutation in the exon 14 of JAK2 gene, while about 20-30% of ET patients carry CALRins5 or CALRdel52 mutations. These ET CARL-mutated subjects show higher platelet count and lower thrombotic risk compared to JAK2-mutated patients. Here we showed t…

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):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风险。本研究表明,CALR突变和JAK2V617F阳性的CD34+细胞具有不同的基因和miRNA表达谱。事实上,我们发现了JAK2V617F突变与CALR突变祖细胞之间多条差异激活的通路,即mTOR、MAPK/PI3K和MYC通路。此外,我们还揭示了CALR突变细胞中参与DNA修复、染色质重塑、剪接和染色单体粘连的多个基因表达降低。与CALR突变患者血栓风险较低相一致,我们还发现参与凝血酶信号传导和血小板活化的多个基因下调。总体而言,这些数据支持将CALR突变的ET视为独立于JAK2V617F阳性MPN的独特疾病实体的模型,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。

【适用方向】

结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。

【获取与许可】

源站页面:https://www.omicsdi.org/dataset/pride/PXD029965

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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

包含PV和ET患者红细胞及网织红细胞蛋白质组数据,用于研究PV红细胞膜蛋白和钙稳态异常。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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