乳腺癌 ICR 表达与表型数据集
本分析描述了 103 例乳腺癌肿瘤的表达和表型特征信息：约 80% 的人类乳腺癌表现为雌激素受体阳性（ER+ve）疾病，ER 状态是治疗决策的关键因素
基本信息
资源简介
乳腺癌 ICR 表达与表型数据集
Breast Cancer ICR 是一个聚焦于乳腺癌的肿瘤数据集，来源于 synapse.org，在本站归类于肿瘤 / 乳腺癌方向。该数据集围绕乳腺癌肿瘤的表达信息与表型特征展开，核心对象是 103 例乳腺癌肿瘤，相关分析同时涉及从 104 名绝经后女性在芳香化酶（雌激素合成酶）抑制剂治疗前及治疗 2 周后采集的肿瘤活检 RNA，并在 Illumina 48K 微阵列上进行检测。数据集所关注的关键背景包括：约 80% 的人类乳腺癌表现为雌激素受体阳性（ER+ve）疾病，ER 状态是治疗决策中的关键因素；此外，6q25.1 上 ER 基因（ESR1）紧邻上游区域的单核苷酸多态性（SNPs）已被认为与乳腺癌风险相关。该数据集为研究 ESR1 表达水平及其与邻近区域基因的关联提供了表达与表型层面的资料。
【数据集背景】
乳腺癌是肿瘤研究中的重要领域，其中雌激素受体状态对临床治疗决策具有关键意义。约 80% 的人类乳腺癌表现为雌激素受体阳性（ER+ve）疾病，因此 ER 状态成为治疗决策中的关键因素。近年来，位于 6q25.1 上 ER 基因（ESR1）紧邻上游区域的单核苷酸多态性（SNPs）已被发现与乳腺癌风险相关。针对 ER+ve 肿瘤中 ESR1 表达水平相关因素的研究，揭示了该区域基因与 ESR1 表达之间存在未预期的关联，这些关联在乳腺癌风险遗传原因的研究中具有重要意义。Breast Cancer ICR 正是在这一研究背景下形成的数据集，用于承载相关的表达与表型特征信息。
【数据内容】
该数据集包含 103 例乳腺癌肿瘤的表达和表型特征信息。相关分析涉及从 104 名绝经后女性在芳香化酶（雌激素合成酶）抑制剂治疗前和治疗 2 周后采集的肿瘤活检 RNA，这些 RNA 在 Illumina 48K 微阵列上进行了分析。数据集所覆盖的信息类型包括表达信息与表型特征信息，其研究对象为乳腺癌肿瘤，并与 ER 状态、ESR1 表达以及 6q25.1 区域 SNPs 等研究主题相关。除上述内容外，源站未提供更细化的数据字段、样本分层或变量列表。
【采集与来源】
该数据集来源于 synapse.org。其样本涉及从 104 名绝经后女性在芳香化酶（雌激素合成酶）抑制剂治疗前和治疗 2 周后采集的肿瘤活检 RNA，检测平台为 Illumina 48K 微阵列。数据集描述中提及的分析对象为 103 例乳腺癌肿瘤。关于采集地点、采集时间、伦理审批、样本处理流程等更多信息，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于与乳腺癌表达和表型特征相关的研究场景，尤其是围绕 ER+ve 肿瘤中 ESR1 表达水平及其相关因素的分析。由于数据涉及治疗前与治疗 2 周后的肿瘤活检 RNA，并包含表达与表型特征信息，也可用于关注芳香化酶抑制剂短期治疗背景下表达变化的研究。此外，鉴于研究背景涉及 6q25.1 区域 SNPs 与乳腺癌风险的关联，该数据集可用于探讨该区域基因与 ESR1 表达之间关联的研究。其他具体应用场景源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据下载方式、文件格式、预处理步骤、分析流程或配套代码等。使用者需依据源站的实际说明进行操作。
【质量与限制】
该数据集的分析对象为 103 例乳腺癌肿瘤，样本来自 104 名绝经后女性在芳香化酶抑制剂治疗前和治疗 2 周后的肿瘤活检 RNA，检测平台为 Illumina 48K 微阵列。关于数据质量评估、缺失值情况、批次效应、样本排除标准、统计效力或外部验证等信息，源站未提供。使用者应结合源站说明自行判断其适用性与局限。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。使用者应查阅 synapse.org 上的原始页面以获取相关要求。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://synapse.org/Synapse:syn16243
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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
本分析中描述了103个乳腺癌肿瘤的表达和表型特征信息：大约80%的人类乳腺癌表现为雌激素受体阳性（ER+ve）疾病，ER状态是治疗决策中的关键因素。近期，位于6q25.1上ER基因（ESR1）上游区域的单核苷酸多态性（SNPs）与乳腺癌风险相关联。我们对ER+ve肿瘤中ESR1表达水平相关因素的研究揭示了该区域基因与ESR1表达之间意想不到的关联，这些关联在探讨乳腺癌遗传风险因素的研究中至关重要。取自104名绝经后女性在接受芳香化酶（雌激素合成酶）抑制剂治疗前及治疗2周后的肿瘤活检RNA，在Illumina 48K微阵列上进行了分析。多重检验校正后的斯皮尔曼相关性显示，位于ESR1上游的三个先前未表征的开放阅读框（ORFs）——C6ORF96、C6ORF97和C6ORF211，与ESR1高度相关（相关系数分别为Rs = 0.67、0.64和0.55，FDR<1x10^-7）。
公开可用的数据集在其他ER+ve肿瘤组中证实了这一关系。DNA拷贝数变化不能解释这些相关性。这些相关性在培养细胞中得以维持。ER?拮抗剂不影响这些ORF的表达或其与ESR1的相关性，表明它们的转录共激活并非由ER?直接介导。siRNA抑制C6ORF211可抑制MCF7细胞的增殖，且C6ORF211与肿瘤中的增殖元基因呈正相关。相反，C6ORF97的表达与增殖元基因呈负相关，并在一个已发表的他莫昔芬治疗数据集中预测了改善的无病生存期，且独立于ESR1。我们的观察表明，先前归因于ER的一些生物学效应可能由
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
