IDH野生型胶质母细胞瘤基因表达预后特征开发数据集[ATE]

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/脑肿瘤分类下的转录组或基因表达主题数据。源站描述显示,研究基于具有胶质母细胞瘤临床试验人群代表性的数据集,利用NanoString数据开发IDH野生型胶质母细胞瘤的基因表达预后特征

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基因组预测Transcriptome or Gene expression
PRJNA630493: Development of a gene expression-based prognostic signature for IDH wild-type glioblastoma [ATE]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

IDH野生型胶质母细胞瘤基因表达预后特征开发数据集[ATE]

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/脑肿瘤分类下的转录组或基因表达主题数据。源站描述显示,研究基于具有胶质母细胞瘤临床试验人群代表性的数据集,利用NanoString数据开发IDH野生型胶质母细胞瘤的基因表达预后特征。发现集ATE包含512例患者,通过弹性网络识别出九个基因的预后特征,并在AVAglio、GLARIUS、UCLA等验证队列中评估其与总生存期的关联。该数据可用于基因表达预后特征的开发与验证研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景。我们旨在利用具有胶质母细胞瘤临床试验人群代表性的临床试验数据集,开发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。发现集ATE数据集中有512例患者的NanoString数据可用。弹性网络识别出一个由九个基因(CHEK1、GPR17、IGF2BP3、MGMT、MTHFD1L、PTRH2、SOX11、S100A9和TFRC)组成的预后特征。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,z-score特征在ATE数据集中对OS具有预后价值(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皮质类固醇使用后,该特征仍具有预后价值。正相关

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA630493

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  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

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。在发现阶段的ATE数据集中,有512名患者的NanoString数据可用。弹性网络方法识别出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数据集中对总生存期(OS)具有预后意义(P < 0.0001),并在验证队列中同样具有预后意义(AVAglio,P < 0.0001;GLARIUS,P = 0.021;UCLA,P = 0.0037)。在调整基线时MGMT启动子甲基化状态或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前体/增殖亚型呈正相关。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。总体设计:方法。

样本采集自ARTE、TAMIGA、EORTC 26101(统称为“ATE”)、AVAglio和GLARIUS试验中新诊断的IDH野生型胶质母细胞瘤患者,或在UCLA接受治疗的患者。转录谱分析采用NanoString基因表达平台完成。为识别与总生存期(OS)相关的预后基因,我们利用ATE数据集构建了弹性网Cox惩罚回归模型进行发现。为在独立数据集(AVAglio、GLARIUS、UCLA)中进行验证,我们将弹性网筛选出的基因整合为稳健的z-score特征标签,以克服发现队列与验证队列之间基因表达平台的差异。

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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