SFT NAB2-STAT6融合整合测序数据
孤立性纤维性肿瘤和血管外皮细胞瘤转录组测序数据,用于识别NAB2-STAT6融合基因。由dbGaP提供,来自dbGaP,数据格式为表格,适用于分类任务。

基本信息
资源简介
SFT NAB2-STAT6融合整合测序数据
【一句话概览】
对多种解剖部位的孤立性纤维瘤/血管外皮细胞瘤进行转录组测序,发现NAB2与STAT6基因反复出现融合。所检26例SFT均存在框内融合转录本,编码含NAB2的EGR1互作域与STAT6转录激活域的融合蛋白。功能测试证实野生型NAB2抑制因子转变为转录激活因子。样本集中可检出多种融合连接,显示下一代测序适用于SFT诊断。该研究识别出孤立性纤维瘤的特征性改变,并为靶向治疗指明方向(来源 NCBI)。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Identification of Recurrent NAB2-STAT6 Gene Fusions in Solitary Fibrous Tumor by Integrative Sequencing》。
【数据内容】
源站原始描述:Transcriptome sequencing of solitary fibrous tumors / hemangiopericytomas from a variety of anatomic sites revealed recurrent gene fusions between two genes, NAB2 and STAT6. All SFTs examined exhibited an in-frame fusion transcript encoding a fusion protein containing the EGR1 interaction domain of NAB2 with the transcriptional activation domain of STAT6. Functional testing of the fusion alleles confirmed the conversion of the wt NAB2 repressor into a transcriptional activator. A range of indivi…
中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):来自不同解剖部位的孤立性纤维瘤/血管外皮细胞瘤的转录组测序揭示了NAB2和STAT6两个基因之间的复发性基因融合。所有检测的SFT均表现出一种框内融合转录本,编码含有NAB2的EGR1相互作用域与STAT6的转录激活域的融合蛋白。对融合等位基因的功能测试证实了野生型NAB2抑制因子转化为转录激活因子。通过下一代测序,在样本集中可以检测到一系列个体融合接头,突显了该方法在SFT诊断特征化中的适用性。本研究确定了孤立性纤维瘤的特征性改变,并为该癌症的靶向治疗照亮了道路。
【主题与分类】
主题标签:Solitary Fibrous Tumors、Hemangiopericytomas、NAB2-STAT6、Gene Fusions、RNA Sequencing、Neoplasms, Connective and Soft Tissue。
【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.ncbi.nlm.nih.gov/projects/gap/cgi-bin/study.cgi?study_id=phs000567.v1.p1
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/gap/cgi-bin/study.cgi?study_id=phs000567.v1.p1
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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
孤立性纤维性肿瘤和血管外皮细胞瘤转录组测序数据,用于识别NAB2-STAT6融合基因。
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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