ena-DATASET-DKFZ-IBIOS-28-05-2015-11:13:32:451-82 样本数据集
该数据集来自 omicsdi.org,归类于肿瘤与皮肤癌,主题标签为 Genomics。源站描述围绕激活 RAF-MEK-ERK 信号通路的突变展开,涉及 BRAFV600E、BRAF 激活段 D594F595G596 基序失活突变与致癌 RAS 共存及 paradoxical MEK/ERK 激活

基本信息
资源简介
ena-DATASET-DKFZ-IBIOS-28-05-2015-11:13:32:451-82 样本数据集
该数据集来自 omicsdi.org,归类于肿瘤与皮肤癌,主题标签为 Genomics。源站描述围绕激活 RAF-MEK-ERK 信号通路的突变展开,涉及 BRAFV600E、BRAF 激活段 D594F595G596 基序失活突变与致癌 RAS 共存及 paradoxical MEK/ERK 激活,并重点研究临床外显子测序在组织细胞肉瘤患者中与 HRASQ61R 同时检出的 BRAF F595L 突变,及其在上皮癌、黑色素瘤和神经母细胞瘤中的功能后果与 mutant RAS 的相互作用(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):激活 RAF-MEK-ERK 信号通路的突变,尤其是 BRAFV600E,发生在许多癌症中,而突变 BRAF 选择性抑制剂在这些疾病中具有临床活性。激活型 BRAF 等位基因通常被认为与突变 RAS 互斥,而 BRAF 激活段 D594F595G596 基序中的失活突变可与致癌 RAS 共存,并通过 paradoxical MEK/ERK 激活协同作用。我们确定了一个在很大程度上未被表征的 BRAF 突变 F595L 的功能后果,该突变通过临床外显子测序在一名组织细胞肉瘤患者中与 HRASQ61R 等位基因一起被检出,也发生在上皮癌、黑色素瘤和神经母细胞瘤中,并研究了其与突变 RAS 的相互作用。我们证明,与先前描述的 DFG 基序突变体不同,BRAFF595L 是一种功能获得性变异,具有中间 act
【主题与分类】
主题标签:Genomics。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAD00001001384
下载信息
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源站:https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAD00001001384
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
激活RAF-MEK-ERK信号通路的突变,尤其是BRAFV600E,在多种癌症中均有发生,而突变BRAF选择性抑制剂在这些疾病中具有临床活性。通常认为,激活型BRAF等位基因与突变型RAS互斥,而BRAF激活段D594F595G596基序的失活突变则可与致癌性RAS共存,并通过矛盾性MEK/ERK激活协同作用。我们确定了一个很大程度上未被表征的BRAF突变F595L的功能后果,该突变与HRASQ61R等位基因一起通过临床外显子组测序在一例组织细胞肉瘤患者中检出,也见于上皮癌、黑色素瘤和神经母细胞瘤,并研究了其与突变型RAS的相互作用。我们证明,与先前描述的DFG基序突变体不同,BRAFF595L是一种功能获得性变异,对MEK具有中等活性,不以矛盾性方式作用,但仍与突变型RAS协同促进致癌信号传导。
具有直接临床意义的是,BRAFF595L对不同突变BRAF选择性抑制剂表现出不同的反应,而由BRAFF595L在有或无突变RAS情况下驱动的信号传导,则可被泛RAF和MEK抑制剂有效阻断。来自原发患者样本和细胞系的突变数据显示,BRAFF595L以及其他具有中等活性的BRAF突变,在多种癌症中常与突变RAS同时出现。这些数据定义了一类新型的激活性BRAF突变,它们以非悖论方式与致癌RAS协同作用,以达到MEK-ERK信号传导的最佳水平,扩展了适合接受RAF-MEK-ERK通路治疗性阻断的全身性组织细胞疾病和其他恶性肿瘤患者的范围,并强调了全面基因谱分析对于理解个体癌症信号传导需求的价值。
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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