IDH野生型胶质母细胞瘤基因表达预后特征开发数据集(GLARIUS)
该数据集来自NCBI,属于肿瘤/脑肿瘤分类,主题为转录组或基因表达。源站描述显示,研究利用代表性胶质母细胞瘤临床试验数据集,开发基于基因表达的IDH野生型胶质母细胞瘤预后特征
![PRJNA632910: Development of a gene expression-based prognostic signature for IDH wild-type glioblastoma [GLARIUS]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/139788.jpg)
基本信息
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(GLARIUS)
该数据集来自NCBI,属于肿瘤/脑肿瘤分类,主题为转录组或基因表达。源站描述显示,研究利用代表性胶质母细胞瘤临床试验数据集,开发基于基因表达的IDH野生型胶质母细胞瘤预后特征。NanoString数据来自发现集ATE的512例患者,弹性网筛选出九个基因的预后特征,并在AVAglio、GLARIUS、UCLA等验证队列中评估总生存期预后价值。数据可用于基因表达预后特征开发与验证(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景。我们旨在利用代表胶质母细胞瘤临床试验人群的临床试验数据集,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。弹性网识别出由九个基因(CHEK1、GPR17、IGF2BP3、MGMT、MTHFD1L、PTRH2、SOX11、S100A9和TFRC)组成的预后特征。将加权弹性网评分转换为平均z-score特征后,保留了ATE特征的预后价值。z-score特征在ATE数据集中对OS具有预后价值(P < 0.0001),正如预期,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/PRJNA632910
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA632910
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- 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。
- OpenDataLab:
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),在验证队列中也是如此(AVAglio,P < 0.0001;GLARIUS,P = 0.021;UCLA,P = 0.0037)。在调整基线时的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。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。转录谱分析通过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惩罚回归模型用于发现。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,以克服发现队列与验证队列之间的基因表达平台差异。
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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