FFPE人乳腺癌组织中融合转录本发现揭示与肿瘤进展的关联

该数据集来自search.dataone.org,聚焦肿瘤/乳腺癌方向,主题涉及人乳腺癌、肿瘤进展、FFPE与融合转录本

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基因组预测human breast cancertumor progressionFFPEHomo Sapiensfusion transcript
Fusion transcript discovery in formalin-fixed paraffin-embedded human breast cancer tissues reveals a link to tumor progression

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

FFPE人乳腺癌组织中融合转录本发现揭示与肿瘤进展的关联

Fusion transcript discovery in formalin-fixed paraffin-embedded human breast cancer tissues reveals a link to tumor progression

该数据集来自search.dataone.org,聚焦肿瘤/乳腺癌方向,主题涉及人乳腺癌、肿瘤进展、FFPE与融合转录本。源站描述指出,基因融合识别对个性化癌症治疗决策具有重要意义,但FFPE肿瘤组织RNA中融合转录本的检测仍受限于文库复杂度低和生物信息学方法不足。研究提出名为gFuse的方法,采用整合的队列策略,基于两个乳腺癌队列的FFPE RNA-Seq单端50 bp读长数据检测融合转录本。该数据可用于融合转录本检测方法开发与肿瘤进展相关分析(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):基因融合的识别有望在个性化癌症治疗决策中发挥重要作用。利用下一代测序技术,已在常见癌症的新鲜冷冻实体瘤中鉴定出许多罕见的基因融合事件。然而,由于FFPE文库复杂度低且缺乏合适的生物信息学方法,从福尔马林固定石蜡包埋(FFPE)肿瘤组织分离的RNA中检测基因融合转录本的能力仍然有限,而这些组织存在于样本量极大且已知疾病结局的样本库中。我们试图开发一种名为gFuse的生物信息学方法,用于检测FFPE肿瘤组织中的融合转录本。gFuse采用了一种整合的、基于队列的策略,利用两个乳腺癌队列,检查由FFPE RNA测序(RNA-Seq)数据集生成的单端50碱基对(bp)读长。

【主题与分类】

主题标签:human breast cancer、tumor progression、FFPE、Homo Sapiens、fusion transcript。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A54fb15b53dd35e0f0cdc3ab22011fc99e409aaf993920c91e82c7d404c2f9855

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    • 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。

数据说明

基因融合的识别有望在个性化癌症治疗决策中发挥重要作用。利用下一代测序技术,已在常见癌症的新鲜冷冻实体瘤中鉴定出许多罕见的基因融合事件。然而,由于FFPE文库复杂度低且缺乏合适的生物信息学方法,从福尔马林固定石蜡包埋(FFPE)肿瘤组织中分离的RNA中检测基因融合转录本的能力仍然有限,而这些组织存在于样本量极大且已知疾病结局的样本库中。我们试图开发一种名为gFuse的生物信息学方法,以检测FFPE肿瘤组织中的融合转录本。gFuse采用了一种基于队列的整合策略,利用两个分别包含136名和76名患者的乳腺癌队列,检查了从FFPE RNA测序(RNA-Seq)数据集中生成的单端50碱基对(bp)读段。总共在转录组范围内检测到118个融合事件,达到碱基对分辨…

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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