哥伦比亚女性乳腺肿瘤中祖先血统作为基因表达潜在修饰因子的数据集
该数据集来自 NCBI,聚焦哥伦比亚女性乳腺肿瘤,探讨祖先血统对基因表达的潜在修饰作用。可用于分析不同祖先成分与肿瘤基因表达差异的关联,支持乳腺癌分子分型及族群差异研究(来源 NCBI)

基本信息
资源简介
哥伦比亚女性乳腺肿瘤中祖先血统作为基因表达潜在修饰因子的数据集
Ancestry as a potential modifier of gene expression in breast tumors from Colombian women
该数据集来自 NCBI,聚焦哥伦比亚女性乳腺肿瘤,探讨祖先血统对基因表达的潜在修饰作用。数据包含 1 个文件(GSE101927_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序表达谱,涉及 Hispanic/Latino 高度混合人群的 Luminal B 肿瘤分子特征。可用于分析不同祖先成分与肿瘤基因表达差异的关联,支持乳腺癌分子分型及族群差异研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 26 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:已有报道显示乳腺癌结局因种族/族裔而异。Hispanic/Latino(H/L)人群是一个遗传混合且异质的群体,具有不同比例的欧洲、美洲原住民和非洲祖先血统。一些研究表明,即使调整社会经济地位和教育程度后,美国 Hispanic/Latina 女性的乳腺癌特异性死亡率仍高于非 Hispanic 白人(NHW)。乳腺癌的分子特征已在 NHW 中得到广泛描述,但 Hispanic/Latina 中缺乏同等知识。我们此前报道,根据替代性 St. Gallen 2013 标准定义,哥伦比亚 H/L 女性中最常见的乳腺癌内在亚型为 Luminal B。在本研究中,我们探索了这些高度混合女性中 Luminal B 肿瘤分子谱与祖先血统相关的差异。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签:GPL10999、9606。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE101927
【使用注意】
· 源站最后修改于 May 15 201,引用时请注意版本时效。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
背景:已有报道显示,乳腺癌结局存在种族/民族差异。西班牙裔/拉丁裔(H/L)人群是一个遗传混合且异质性强的群体,其欧洲、美洲原住民和非洲血统比例各不相同。部分研究提示,即使在校正社会经济状况和教育水平后,美国西班牙裔/拉丁裔女性的乳腺癌特异性死亡率仍高于非西班牙裔白人(NHW)。乳腺癌的分子特征已在NHW人群中得到广泛描述,但西班牙裔/拉丁裔人群缺乏同等知识。我们此前曾报道,根据2013年圣加仑替代标准定义,哥伦比亚H/L女性中最常见的乳腺癌内在亚型为Luminal B型。本研究在这些高度混合的女性中探讨了Luminal B肿瘤分子谱中与血统相关的差异。方法:我们对来自哥伦比亚女性的42例Luminal肿瘤(21例Luminal A型和21例Luminal B型)进行了全转录组RNA-seq分析。遗传血统通过一组80个血统信息标记(AIM)进行估计。
我们根据Luminal亚型和欧洲及美洲原住民血统比例对患者进行分类,并按所归属的血统组别对Luminal B与Luminal A肿瘤进行差异表达分析。结果:我们发现5个可能受遗传血统调控的基因:ERBB2(倍数变化 = 2.367,padj < 0.01)、GRB7(倍数变化 = 2.327,padj < 0.01)、GSDMB(倍数变化 = 1.723,padj < 0.01)、MIEN1(倍数变化 = 2.195,padj < 0.01)和ONECUT2(倍数变化 = 2.204,padj < 0.01)。在验证集中,我们发现欧洲血统比例与ERBB2(p = 0.02,B = 2.49)和ONECUT2(p = 0.04,B = -4.87)的表达水平之间存在统计学显著关联。我们还观察到ERBB2表达与美洲原住民血统之间存在统计学显著关联(p < 0.001,B = 3.82)。该关联
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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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。




