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不同组织微环境对乳腺癌细胞基因表达影响的数据

该数据集来自 plos.figshare.com，配套论文发表于 PLoS ONE（2014 年），研究乳腺癌细胞在脑、骨髓和肺组织微环境中适应时的基因表达时序变化

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2023-06-07 更新
浏览 14
时间序列预测Computational biologyGene regulatory networksgeneticsGenetics of diseaseGenetic disordersCancer geneticsgene expressionGene functionMolecular geneticsmolecular biologyneurologyNeurological tumors
Data from: Different clinical presentation of intralabyrinthine schwannomas - a systematic review

基本信息

模态
时间序列
大小
0.01472554 GB
任务类型
预测
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2023-06-07
版本
v1

资源简介

不同组织微环境对乳腺癌细胞基因表达影响的数据

Effects of Different Tissue Microenvironments on Gene Expression in Breast Cancer Cells

该数据集来自 plos.figshare.com，配套论文发表于 PLoS ONE（2014 年），研究乳腺癌细胞在脑、骨髓和肺组织微环境中适应时的基因表达时序变化。数据包含 13 个文件，样例为 Figure_S1.tif 至 Figure_S8.tif 等图像文件，作者为 Gaelle Rondeau 等。数据可用于分析肿瘤细胞转移定植过程中的适应性基因表达动态，涉及计算生物学、基因调控网络和癌症遗传学等方向（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。

【数据集背景】

配套论文《Effects of Different Tissue Microenvironments on Gene Expression in Breast Cancer Cells》发表于 PLoS ONE（2014），DOI：10.1371/journal.pone.0101160。源站首次发布：2014-07-08。

【数据内容】

源站描述（机器翻译，仅供参考）：在转移过程中，循环肿瘤细胞穿透血管壁并进入转移靶组织，从而暴露于新的且相对不利的微环境中。在新微环境中，肿瘤细胞通常无限期处于休眠状态，并且必须适应后才能成功定植组织。关于这一适应过程所知甚少。我们研究了乳腺癌细胞在体内培养系统中维持的脑、骨髓和肺组织上适应生存和生长时基因表达的时间变化，作为这些组织转移定植的模型。我们观察到在适应初期，通常与稳态和应激相关的基因出现短暂激活，随后介导更高级功能的基因激活，例如细胞形态的精细化和

【数据结构与技术规格】

文件数 13 个，合计 14.73 MB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0101160。

【主题与分类】

源站学科分类：Biological Sciences。主题标签：Computational biology、Gene regulatory networks、genetics、Genetics of disease、Genetic disorders、Cancer genetics、gene expression、Gene function、Molecular genetics、molecular biology。本站分类：肿瘤/乳腺癌。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Biological Sciences。

【获取与许可】

源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Effects_of_Different_Tissue_Microenvironments_on_Gene_Expression_in_Breast_Cancer_Cells_/1097326

使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。

规范引用：Rondeau, Gaelle; Abedinpour, Parisa; Desai, Prerak; T. Baron, Veronique; Borgstrom, Per; Welsh, John (2016). Effects of Different Tissue Microenvironments on Gene Expression in Breast Cancer Cells. PLOS ONE. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-07，引用时请注意版本时效。

原始链接

https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Effects_of_Different_Tissue_Microenvironments_on_Gene_Expression_in_Breast_Cancer_Cells_/1097326

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数据集获取（Figshare）

命令行下载

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curl -L -o "Figure_S2.tif" "https://ndownloader.figshare.com/files/1585063"
curl -L -o "Figure_S3.tif" "https://ndownloader.figshare.com/files/1585064"
curl -L -o "Figure_S4.tif" "https://ndownloader.figshare.com/files/1585065"
curl -L -o "Figure_S5.tif" "https://ndownloader.figshare.com/files/1585066"
curl -L -o "Figure_S6.tif" "https://ndownloader.figshare.com/files/1585067"
curl -L -o "Figure_S7.tif" "https://ndownloader.figshare.com/files/1585068"
curl -L -o "Figure_S8.tif" "https://ndownloader.figshare.com/files/1585069"

文件清单

  • Figure_S1.tif（2.51 MB）
  • Figure_S2.tif（3.89 MB）
  • Figure_S3.tif（138.50 KB）
  • Figure_S4.tif（453.88 KB）
  • Figure_S5.tif（1.64 MB）
  • Figure_S6.tif（1.64 MB）
  • Figure_S7.tif（1.62 MB）
  • Figure_S8.tif（804.60 KB）
  • Figure_S9.tif（375.73 KB）
  • Figure_S10.tif（1.56 MB）
  • Table_S1.docx（29.34 KB）
  • Table_S2.docx（25.30 KB）
  • Table_S3.docx（45.83 KB）

文件总体积 14.73 MB（源站 API 实测）。

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。

数据说明

在转移过程中，循环肿瘤细胞穿透血管壁进入转移靶组织，从而暴露于新颖且相对不利的微环境中。在新的微环境中，肿瘤细胞往往无限期地处于休眠状态，必须进行适应才能成功定植于组织。关于这一适应过程，目前所知甚少。我们研究了乳腺癌细胞在体内培养系统中维持的脑、骨髓和肺组织上适应生存和生长时的基因表达时间变化，作为这些组织转移性定植的模型。我们观察到，在适应初期，通常与稳态和应激相关的基因出现短暂激活，随后随着细胞适应在宿主组织微环境中茁壮成长，介导更高级功能的基因被激活，如细胞形态的精细化和细胞分裂。我们还观察到宿主组织特征性基因的暂时诱导，当肿瘤细胞在脑组织上生长时尤为明显。

这些早期瞬时基因表达事件提示了潜在的治疗干预点，而这些在成熟肿瘤的数据中并不明显。

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0101160（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Effects_of_Different_Tissue_Microenvironments_on_Gene_Expression_in_Breast_Cancer_Cells_/1097326）。

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