CAMK1D 扩增与基底样乳腺癌上皮-间质转化相关(表达)

该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤/乳腺癌领域,主题标签为 Transcriptomics。源站描述显示,研究针对乳腺癌临床与分子异质性,关注表达基底上皮标志物且 ER、PR、HER2 均为阴性的基底样亚型,该亚型与更高水平的 DNA 拷贝数改变、10p 染色体增益及不良预后相关

omicsdi
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基因组分类Transcriptomics
CAMK1D amplification implicated in epithelial-mesenchymal transition in basal-like breast cancer (expr)

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

CAMK1D 扩增与基底样乳腺癌上皮-间质转化相关(表达)

该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤/乳腺癌领域,主题标签为 Transcriptomics。源站描述显示,研究针对乳腺癌临床与分子异质性,关注表达基底上皮标志物且 ER、PR、HER2 均为阴性的基底样亚型,该亚型与更高水平的 DNA 拷贝数改变、10p 染色体增益及不良预后相关。为寻找 10p 上与基底样肿瘤相关的驱动癌基因,研究分析了 172 例乳腺癌的基因组图谱,最小共同增益区域位于 10p13,仅涵盖七个基因,其中包括 CAMK1D。数据可用于乳腺癌分子亚型与拷贝数改变相关研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):标题:CAMK1D 扩增与基底样乳腺癌上皮-间质转化相关 摘要:乳腺癌表现出临床和分子异质性,表达谱研究已鉴定出五个主要分子亚型。基底样亚型表达基底上皮标志物,且雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)和 HER2 均为阴性,与更高水平的 DNA 拷贝数改变(CNA)、特定 CNA(如 10p 染色体增益)以及不良预后相关。发现肿瘤亚型的分子遗传学基础可能为治疗提供新机会。为鉴定与基底样肿瘤相关的 10p 驱动癌基因,我们分析了 172 例乳腺癌的基因组图谱。最小的共同增益区域仅涵盖 10p13 上的七个基因,包括钙/钙调蛋白依赖性蛋白激酶 ID(CAMK1

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-12811

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数据说明

标题:CAMK1D扩增与基底样乳腺癌上皮-间质转化相关 摘要:乳腺癌在临床和分子层面均表现出异质性,表达谱研究已鉴定出五种主要分子亚型。基底样亚型表达基底上皮标志物,且雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)和人表皮生长因子受体2(HER2)均为阴性,该亚型与DNA拷贝数变异(CNA)总体水平较高、特定CNAs(如10号染色体短臂增益)及不良预后相关。发现肿瘤亚型的分子遗传学基础可能为治疗提供新机遇。为识别与基底样肿瘤相关的10p驱动癌基因,我们分析了172例乳腺癌的基因组图谱。最小的共同增益区域仅涵盖10p13上的七个基因,其中包括钙/钙调蛋白依赖性蛋白激酶ID(CAMK1D),该基因在细胞内信号传导中发挥作用,但此前未与癌症关联。通过微阵列分析,CAMK1D在扩增时过表达,并且通过免疫组织化学显示,与原位癌相比,其在浸润性癌中表达升高。

在非致瘤性乳腺上皮细胞中工程化过表达CAMK1D导致细胞增殖增加,以及提示上皮-间质转化(EMT)的分子和表型改变,包括细胞间黏附丧失以及细胞迁移和侵袭增加。我们的发现将CAMK1D鉴定为一个与乳腺癌EMT相关的新型扩增癌基因,并作为一个潜在治疗靶点,尤其与临床上不利的基底样肿瘤相关。总体设计:使用来自斯坦福功能基因组学设施的HEEBO寡核苷酸微阵列,对四个CAMK1D或对照转染的MCF10A乳腺上皮细胞系衍生物进行基因表达谱分析,并与通用RNA参考进行比较。基因集富集分析用于鉴定CAMK1D相关基因集。一组

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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