IDH野生型胶质母细胞瘤基因表达预后特征开发[AVAglio]

其目标是为 IDH 野生型胶质母细胞瘤开发基于基因表达的预后特征,可用于预后相关建模与验证(来源 NCBI)。源站首次发布:May 14 202

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基因组预测Expression profiling by arrayGPL284859606
GSE150604: Development of a gene expression-based prognostic signature for IDH wild-type glioblastoma [AVAglio]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

IDH野生型胶质母细胞瘤基因表达预后特征开发[AVAglio]

Development of a gene expression-based prognostic signature for IDH wild-type glioblastoma [AVAglio]

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,标题为 Development of a gene expression-based prognostic signature for IDH wild-type glioblastoma [AVAglio],属于肿瘤 / 脑肿瘤分类。数据基于基因表达谱芯片,包含 1 个文件,样例为 GSE150604_series_matrix.txt.gz,涉及 GPL28485 平台与人类 9606 物种。其目标是为 IDH 野生型胶质母细胞瘤开发基于基因表达的预后特征,可用于预后相关建模与验证(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景。我们旨在利用代表胶质母细胞瘤临床试验人群的临床试验数据集,为异柠檬酸脱氢酶(IDH)野生型胶质母细胞瘤开发一种基于基因表达的预后特征。

【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:Expression profiling by array、GPL28485、9606。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE150604

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 14 202,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

背景。我们旨在利用能代表胶质母细胞瘤临床试验人群的临床试验数据集,开发一种基于基因表达的异柠檬酸脱氢酶(IDH)野生型胶质母细胞瘤预后特征。结果。在发现性ATE数据集中,有512名患者的NanoString数据可用。弹性网络确定了一个由九个基因组成的预后特征(CHEK1、GPR17、IGF2BP3、MGMT、MTHFD1L、PTRH2、SOX11、S100A9和TFRC)。将加权弹性网络评分转换为平均z-score特征后,保留了ATE特征的预后价值。正如预期,该z-score特征在ATE数据集中对OS具有预后意义(P < 0.0001),在验证队列中也是如此(AVAglio,P < 0.0001;GLARIUS,P = 0.021;UCLA,P = 0.0037)。在调整MGMT启动子甲基化状态或基线时皮质类固醇使用情况后,该特征仍具有预后意义。在MGMT启动子非甲基化状态的患者中,观察到该特征与神经元前型/增殖型亚型呈正相关。结论。ATE特征显示出预后价值,并可能有助于对IDH野生型胶质母细胞瘤进行临床试验分层。

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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