小鼠p53缺陷型表皮癌基因表达谱分析（测试数据集）
该数据集为小鼠p53缺陷型表皮癌的基因表达微阵列分析测试数据集，来源于omicsdi.org，归类于肿瘤/乳腺癌。数据涵盖小鼠自发肿瘤样本的转录组表达谱，肿瘤表现出细胞周期和染色体不稳定性相关基因表达升高，并富集人类胚胎干细胞基因特征
基本信息
资源简介
小鼠p53缺陷型表皮癌基因表达谱分析（测试数据集）
该数据集为小鼠p53缺陷型表皮癌的基因表达微阵列分析测试数据集，英文名称为Gene expression profiling of mouse p53-deficient epidermal carcinoma defines molecular determinants of human cancer malignancy (testing dataset)，来源于omicsdi.org，归类于肿瘤/乳腺癌，主题标签为Transcriptomics。数据涵盖小鼠自发肿瘤样本的转录组表达谱，肿瘤表现出细胞周期和染色体不稳定性相关基因表达升高，并富集人类胚胎干细胞基因特征。该数据集旨在通过小鼠模型评估其能否重现某些人类恶性肿瘤的分子特征，为跨物种比较和人类癌症恶性程度相关分子决定因素的研究提供转录组层面的测试数据支持。
【数据集背景】
表皮特异性敲除Trp53基因可导致小鼠自发形成侵袭性肿瘤，而同时敲除Rb基因会加速这一过程。由于p53依赖性通路的改变是侵袭性强、预后差的人类癌症的常见标志，这类小鼠模型被认为可能重现某些人类恶性肿瘤的分子特征。为评估这一可能性，研究者在小鼠样本中开展了基因表达微阵列分析。该数据集即为这一研究背景下的测试数据集，聚焦于小鼠p53缺陷型表皮癌的基因表达谱，并试图通过跨物种比较和荟萃分析方法，探索小鼠自发肿瘤与人类癌症在分子层面的相似性。
【数据内容】
该数据集的核心内容为小鼠自发肿瘤样本的转录组表达谱，采用基因表达微阵列分析获得。数据显示，小鼠肿瘤中细胞周期和染色体不稳定性相关基因的表达升高。此外，这些肿瘤还富集人类胚胎干细胞基因特征，而这一特征被认为是人类侵袭性肿瘤的典型表现。通过跨物种比较和荟萃分析方法，研究还观察到小鼠自发肿瘤与人类肿瘤基因表达谱之间存在显著的相似性。该数据集作为测试数据集，主要用于支撑上述分析流程和结论的验证。
【采集与来源】
该数据集来源于omicsdi.org，归类于肿瘤/乳腺癌，主题标签为Transcriptomics。其英文名称明确标注为“testing dataset”，表明其在相关研究中承担测试用途。关于样本的具体数量、采集时间、实验地点、测序或微阵列平台型号、样本处理流程等详细信息，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于以下方向：小鼠p53缺陷型表皮癌转录组表达谱的分析；细胞周期和染色体不稳定性相关基因表达变化的研究；人类胚胎干细胞基因特征在肿瘤中富集情况的跨物种比较；小鼠自发肿瘤与人类恶性肿瘤分子特征相似性的荟萃分析；以及作为测试数据集用于验证相关分析流程或方法。其肿瘤/乳腺癌的分类提示其可能应用于肿瘤恶性程度分子决定因素的相关研究场景。
【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、分析工具或代码等均未说明。使用者需依据来源站omicsdi.org的相应页面获取进一步的操作指引。
【质量与限制】
该数据集为测试数据集，其设计目的可能侧重于方法验证而非最终结论的通用性。现有信息显示其基于小鼠模型，虽然研究观察到与人类肿瘤表达谱的相似性，但跨物种推断仍需谨慎。关于样本量、数据完整性、批次效应、平台技术参数、质控指标等质量相关信息，源站未提供。此外，该数据集归类于肿瘤/乳腺癌，但其原始研究涉及的是小鼠表皮癌模型，分类标签与模型来源之间的对应关系需结合源站信息进一步确认。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式、许可协议、使用条款或版权信息。使用者应访问omicsdi.org查询相关要求。
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。
暂未开放公开下载
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。
免登录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://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-19616
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
表皮特异性敲除Trp53基因可导致小鼠自发形成侵袭性肿瘤，而同时敲除Rb基因则加速这一过程。由于p53依赖性通路的改变是侵袭性、预后不良的人类癌症的常见标志，这些小鼠模型能够重现部分此类人类恶性肿瘤的分子特征。为评估这一可能性，我们对小鼠样本进行了基因表达微阵列分析。小鼠肿瘤显示细胞周期和染色体不稳定性相关基因的表达增加。值得注意的是，它们还富集了人类胚胎干细胞基因特征，这是人类侵袭性肿瘤的一个特征性标志。通过跨物种比较和荟萃分析方法，我们还观察到自发性小鼠肿瘤与来自多个身体组织的、携带TP53突变或预后不良的人类肿瘤的基因表达谱具有显著相似性。我们获得了一个20基因特征，其基因在小鼠肿瘤中过表达，并能识别来自乳腺癌、星形细胞瘤和多发性骨髓瘤中预后不良的人类肿瘤。
该特征在额外的通过微阵列分析的小鼠肿瘤中持续过表达。该特征中的两个基因AURKA和UBE2C，在人类乳腺癌和宫颈癌中被验证为潜在的恶性生物标志物。我们的分析表明，这些小鼠模型是有前景的临床前工具，旨在寻找恶性生物标志物，并测试针对人类侵袭性肿瘤和/或具有p53突变或失活的前瞻性靶向疗法。将对照皮肤与k14Cre;p53loxP/loxP和k14Cre;p53loxP/loxP;pRbloxP/loxP动物中产生的皮肤肿瘤进行比较，得出了一种小鼠p53肿瘤特征。
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。
