致死性去势抵抗性前列腺癌突变图谱

该数据集来自 omicsdi.org,聚焦致死性去势抵抗性前列腺癌(CRPC)的突变图谱。研究对50例经快速尸检获取的重度预处理转移性CRPC(含同一患者三个不同病灶)及11例未经治疗的高级别局限性前列腺癌进行外显子测序,发现即使重度治疗CRPC总体突变率仍较低(2.00/Mb),并确认致死性CRP

omicsdi
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基因组分类Transcriptomics
The Mutational Landscape of Lethal Castrate Resistant Prostate Cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

致死性去势抵抗性前列腺癌突变图谱

该数据集来自 omicsdi.org,聚焦致死性去势抵抗性前列腺癌(CRPC)的突变图谱。研究对50例经快速尸检获取的重度预处理转移性CRPC(含同一患者三个不同病灶)及11例未经治疗的高级别局限性前列腺癌进行外显子测序,发现即使重度治疗CRPC总体突变率仍较低(2.00/Mb),并确认致死性CRPC的单克隆起源。整合外显子拷贝数分析还识别出CHD1的破坏,可定义ETS?前列腺癌的一个亚型。数据可用于前列腺癌突变特征、肿瘤演化与亚型分类研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):对前列腺癌转录组和基因组的表征已鉴定出染色体易位和拷贝数增减,包括ETS基因融合、PTEN缺失和雄激素受体(AR)扩增,这些驱动前列腺癌的发生及向致死性、转移性去势抵抗性前列腺癌(CRPC)的进展1。由于对突变2-4的作用了解较少,我们对50例经快速尸检获取的重度预处理的转移性CRPC(包括同一患者的三个不同病灶)和11例未经治疗的高级别局限性前列腺癌进行了外显子测序。我们即使在重度治疗的CRPC中也发现了较低的总体突变率(2.00/Mb),并确认了致死性CRPC的单克隆起源。整合外显子拷贝数分析识别出CHD1的破坏,其定义了ETS?前列腺癌的一个亚型。类似地,我们证明ETS2,wh

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-35988

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    • 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

前列腺癌转录组和基因组的特征分析已识别出染色体易位和拷贝数增减,包括ETS基因融合、PTEN缺失和雄激素受体(AR)扩增,这些变化驱动了前列腺癌的发展及其向致命性、转移性去势抵抗性前列腺癌(CRPC)的进展1。由于对突变作用的了解较少2-4,在此我们对50例在快速尸检中获取的、经过大量预处理的致命性转移性CRPC(包括同一患者的三个不同病灶)和11例未经治疗的高级别局限性前列腺癌进行了外显子组测序。我们发现在即使经过重度治疗的CRPC中,总体突变率也较低(2.00/Mb),并确认了致命性CRPC的单克隆起源。结合外显子组拷贝数分析,我们发现了CHD1的破坏,这定义了ETS?前列腺癌的一个亚型。同样,我们证明ETS2,在大约1/3的CRPC中缺失(通常通过TMPRSS2:ERG融合),是一种前列腺癌抑癌基因,也可通过突变而失调。

此外,我们在多个染色质/组蛋白修饰基因中发现了反复出现的突变,包括MLL2(在前列腺癌中突变率为8.6%),并证明了MLL复合体与AR的相互作用,这对于AR介导的信号传导至关重要。我们还发现了AR协同因子FOXA1中的新型反复突变,该基因在147例前列腺癌(包括未经治疗的局限性前列腺癌和CRPC)中有5例(3.4%)发生突变,并显示突变的FOXA1抑制雄激素信号传导,并在体外和体内增加肿瘤生长。与AR物理相互作用的蛋白质,如ERG基因融合产物、FOXA1、MLL2、UTX和ASXL1,在CRPC中被发现发生突变,这表明前列腺癌进展的新驱动因素和抗雄激素治疗的潜在耐药机制。总之,我们描述了一种重度治疗转移性癌症的突变景观,确定了AR信号失调的新机制。

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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