胶质母细胞瘤与非肿瘤脑组织样本基因表达比较

源站描述显示,研究回顾性量化 GBM 组织中关键修复基因表达并与总体生存(OS)关联,差异表达分析发现 7 个修复基因在 GBM 中显著上调,Cox 模型提示 RAD51 与死亡风险增加相关,KM 分析显示 RAD51 高表达患者 OS 更短,并在更大外部数据中验证

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA772254: Gene expression comparison between glioblastoma and non-neoplastic brain tissue samples using NanoString nCounter Pan-Cancer Pathways Panel

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

胶质母细胞瘤与非肿瘤脑组织样本基因表达比较

该数据集来自 NCBI,比较胶质母细胞瘤(GBM)与非肿瘤脑组织的基因表达,使用 NanoString nCounter Pan-Cancer Pathways Panel 检测。源站描述显示,研究回顾性量化 GBM 组织中关键修复基因表达并与总体生存(OS)关联,差异表达分析发现 7 个修复基因在 GBM 中显著上调,Cox 模型提示 RAD51 与死亡风险增加相关,KM 分析显示 RAD51 高表达患者 OS 更短,并在更大外部数据中验证。数据可用于 GBM 与对照的分类区分、修复基因表达与生存关联的预测建模(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胶质母细胞瘤(GBM)的大多数治疗失败发生在高剂量辐射野内,部分原因是 DNA 损伤修复能力增强。我们回顾性量化了 GBM 组织样本中关键修复基因的表达水平,并将这些表达水平与总体生存(OS)相关联。差异表达分析识别出 7 个修复基因在 GBM 组织中相对于对照显著上调(差异 > 4 倍且所有校正 p 值 < 0.001)。在这 7 个基因中,Cox 比例风险模型识别出 RAD51 与死亡风险增加相关(HR = 3.49;p = 0.03)。Kaplan-Meier(KM)分析还表明,RAD51 高表达患者的 OS 显著短于低表达患者(中位 OS 为 10.6 个月 vs 20.1 个月,log-rank p = 0.03)。这些发现随后在更大的外

【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/PRJNA772254

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

胶质母细胞瘤(GBM)的大多数治疗失败发生在大剂量辐射野内,部分原因是DNA损伤修复能力增强。我们回顾性地定量了GBM组织样本中关键修复基因的表达水平,并将这些表达水平与总生存期(OS)进行关联分析。差异表达分析鉴定出7个修复基因在GBM组织中相对于对照组显著上调(差异>4倍,且所有校正p值<0.001)。在这7个基因中,Cox比例风险模型确定RAD51与死亡风险增加相关(HR=3.49;p=0.03)。Kaplan-Meier(KM)分析还表明,RAD51高水平患者的中位OS显著短于低水平患者(中位OS为10.6个月 vs 20.1个月,log-rank p=0.03)。随后,这些发现在一个包含162例患者的更大外部数据集中得到验证,该数据集使用通过相同NanoString技术定量的公开基因表达数据(中位OS为13.8个月 vs.

17.4个月;对数秩p = 0.006)总体设计:我们确定了24例成人GBM患者,均一接受最大安全范围切除术后进行常规分割放疗至少60 Gy,并同步及辅助替莫唑胺治疗。使用NanoString Technologies的nCounter平台对这些样本的mRNA进行定量,并以12份非肿瘤性颞叶组织样本作为对照进行差异表达分析。

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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