联合蛋白质组学与转录组学鉴定低级别乳腺癌转移的候选生物标志物羧肽酶B1及NF-κB相关蛋白

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD000029

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数据说明

目前的预后因素不足以对低级别乳腺肿瘤患者进行精确的风险区分，这些肿瘤与理论预后不符，偶尔会形成早期淋巴结转移。为了识别这一患者群体的标志物，我们采用iTRAQ-2DLC-MS/MS蛋白质组学技术对24例淋巴结阳性和24例淋巴结阴性的1级luminal A型原发性乳腺肿瘤进行了分析。另外还分析了一组48例高级别肿瘤（luminal B型、三阴性、Her-2亚型），以研究标志物对1级luminal A型肿瘤的特异性。在共鉴定出的4405种蛋白质中（FDR<5%），表达差异最大的65种蛋白质连同30种先前已鉴定的标志物和对照标志物也在转录水平进行了分析。羧肽酶B1（CPB1）、PDZ和LIM结构域蛋白2（PDLIM2）以及环指蛋白25（RNF25）水平升高与淋巴结阳性的1级肿瘤特异性相关，而stathmin 1（STMN1）和胸腺素β10（TMSB10）在蛋白质和转录水平上均与侵袭性肿瘤表型相关，在高级别肿瘤中也是如此。

对于CPB1，这些差异也通过组织芯片上的免疫组化分析观察到。在淋巴结阳性（相对于阴性）的luminal A型肿瘤中，假定生物标志物的上调通过一个独立发表的基因表达数据集（N=343）得到验证，涉及CPB1（p=0.00155）、PDLIM2（p=0.02027）和RELA（p=0.00015）。此外，在另一个公共数据集（N=1678）中，发现了与患者生存率具有统计学意义的关联。我们的发现表明，1级肿瘤中存在独特的促转移机制，可能包括CPB1的上调、NF-κB通路的激活以及细胞存活和细胞骨架的变化。这些假定生物标志物有潜力识别出低级别肿瘤乳腺癌患者中的特定小众亚群，这些患者复发风险高于预期，并将从更密集的

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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