儿童肾与脑横纹肌样瘤基因表达差异及细胞周期与表观遗传效应基因共同失调
该数据集来自 NCBI GEO(GSE35493),包含儿童肾横纹肌样瘤(KRTs)与脑横纹肌样瘤(AT/RTs)的基因表达谱数据,使用 microarray 平台 GPL570 检测

基本信息
资源简介
儿童肾与脑横纹肌样瘤基因表达差异及细胞周期与表观遗传效应基因共同失调
Pediatric rhabdoid tumors of kidney and brain show many differences in gene expression but share dysregulation of cell cycle and epigenetic effector genes
该数据集来自 NCBI GEO(GSE35493),包含儿童肾横纹肌样瘤(KRTs)与脑横纹肌样瘤(AT/RTs)的基因表达谱数据,使用 microarray 平台 GPL570 检测。研究比较了 AT/RTs 与其他脑肿瘤及正常脑、KRTs 与其他肾肿瘤及正常肾的表达差异,并通过无监督层次聚类识别出 3 个主要亚群,分别有 1187、663 和 539 个基因失调。数据可用于探索两类肿瘤共同的细胞周期与表观遗传效应基因失调,以及肿瘤亚型分类研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Feb 01 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):横纹肌样瘤(RTs)是发生于幼儿期的侵袭性肿瘤,最常发生在大脑(AT/RTs)或肾脏(KRTs)。无论发生位置如何,其特征均为功能性 SMARCB1 蛋白缺失,该蛋白是 SWI/SNF 染色质重塑复合物的组分。本研究旨在确定 AT/RTs 和 KRTs 共同失调的基因和生物学过程。使用本实验室的微阵列数据,将 AT/RTs 的基因表达与其他脑肿瘤及正常脑进行比较。使用来自 GEO 的数据,对 KRTs 与其他肾肿瘤及正常肾进行类似分析。对两种分析中共同失调的基因进行功能意义分析。对 RTs 的无监督层次聚类识别出 3 个主要亚群:2 个由 AT/RTs 组成,1 个由 KRTs 组成。与其他肿瘤相比,每个亚群分别有 1187、663 和 539 个基因失调。
【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、GPL570、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=GSE35493
【使用注意】
· 源站最后修改于 Mar 25 201,引用时请注意版本时效。
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
横纹肌样瘤(RTs)是发生于幼儿早期的侵袭性肿瘤,最常发生于脑(AT/RTs)或肾(KRTs)。无论发生部位如何,其特征均为功能性SMARCB1蛋白缺失,该蛋白是SWI/SNF染色质重塑复合物的组分。本研究旨在确定AT/RTs和KRTs共同失调的基因和生物学过程。利用本实验室的微阵列数据,将AT/RTs的基因表达与其他脑肿瘤及正常脑组织进行比较。利用GEO数据对KRTs及其他肾肿瘤和正常肾组织进行了类似分析。对两项分析中共同失调的基因进行功能意义分析。对RTs进行无监督层次聚类识别出3个主要亚群:2个由AT/RTs组成,1个由KRTs组成。与其他肿瘤相比,各亚群分别有1187、663和539个基因失调。仅14个失调基因在所有3个亚群中共同存在。与正常组织相比,各亚群分别有5209、4275和2841个基因失调,重叠的失调基因有610个。
在这些基因中,与细胞增殖、MYC激活及表观遗传失调相关的进程在所有3个RT亚型中均普遍存在。AT/RTs与KRTs中失调基因的重叠程度较低,提示除SMARCB1缺失外,还有其他因素在决定后续基因表达中发挥作用。针对细胞周期或表观遗传基因的药物可能对所有RTs均有裨益。此外,应考虑针对特定RT亚型分子谱定制的靶向治疗。
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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