IV期乳腺癌循环肿瘤细胞与转移灶全转录组比较
该数据集来自 NCBI,聚焦 IV 期乳腺癌,比较循环肿瘤细胞(CTC)与转移灶的全转录组表达谱,采用高通量测序。数据包含 1 个文件(GSE113890_series_matrix.txt.gz),可用于探索 CTC 与转移灶的转录差异、寻找潜在生物标志物,并支持将 CTC 作为液体活检工具的研究

基本信息
资源简介
IV期乳腺癌循环肿瘤细胞与转移灶全转录组比较
The whole transcriptional landscape of circulating tumor cells compared to metastases in stage IV breast cancer
该数据集来自 NCBI,聚焦 IV 期乳腺癌,比较循环肿瘤细胞(CTC)与转移灶的全转录组表达谱,采用高通量测序。数据包含 1 个文件(GSE113890_series_matrix.txt.gz),可用于探索 CTC 与转移灶的转录差异、寻找潜在生物标志物,并支持将 CTC 作为液体活检工具的研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:May 01 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):转移是绝大多数乳腺癌相关死亡的原因。转移性乳腺癌(MBC)与原发性乳腺癌(BC)本质不同,其在不同器官部位或全身治疗期间的选择压力下演化。当前 ASCO 指南要求对转移部位进行活检以指导全身治疗决策。然而,临床环境中对宏观转移灶进行活检往往不可行。循环肿瘤细胞(CTC)已被证明在 MBC 中具有预后价值,但其作为临床生物标志物的用途 beyond CTC 计数一直有限。更好地理解 CTC 生物学与转移灶的对比,可能揭示治疗机会,并有助于推动 CTC 作为液体活检在临床实践中的应用。ANGLE Parsortix 系统是一种微流控装置,基于大小和可变形性分离 CTC,无需
【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:GPL16791、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=GSE113890
【使用注意】
· 源站最后修改于 Feb 16 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
转移是导致绝大多数乳腺癌相关死亡的原因。转移性乳腺癌(MBC)与原发性乳腺癌(BC)存在本质差异,其在不同器官部位或全身治疗过程中处于选择压力下发生演变。现行ASCO指南要求对转移灶进行活检,以指导全身治疗的决策。然而,在临床实践中,对大转移灶进行活检往往不可行。循环肿瘤细胞(CTC)已被证明在MBC中具有预后价值,但其作为超越CTC计数的临床生物标志物的应用仍然有限。相较于转移灶,更深入地理解CTC生物学可能为治疗机会提供启示,并有助于推动CTC作为液体活检在临床实践中的应用。ANGLE Parsortix系统是一种微流控装置,基于大小和可变形性分离CTC,无需进行细胞表面标志物选择。我们实验室此前已证明对稀有CTC进行基因表达谱分析的可行性。
在此,我们评估了ANGLE Parsortix系统分离的循环肿瘤细胞(CTC)的全转录组测序(RNA Seq)基因表达谱是否可作为大转移灶活检的替代指标。通过ANGLE Parsortix系统,从21例转移性乳腺癌(MBC)患者的10mL外周血(PB)中计数并捕获CTC。对所有患者的新鲜转移性肿瘤活检组织(mets)、CTC及外周血进行了RNA Seq检测。活检部位包括:皮肤(n=1)、肺(n=1)、胸腔积液(n=5)、心包积液(n=1)、乳腺(n=3)、淋巴结(n=2)、脑(n=4)、肝(n=1)、腹水(n=3)、脑脊液(n=2)及骨(n=1)。19/21例患者纳入后续数据分析。我们呈现了CTC的全转录组图谱,并与转移灶及外周血进行了比较,所有样本均采集于IV期乳腺癌治疗前。多个基因,包括癌基因、乳腺上皮基因、间质基因及癌症干细胞基因,均呈现f
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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