人淋巴管肌瘤病(LAM)结节转录谱数据集

该数据集来自 NCBI GEO(GSE12027),为淋巴管肌瘤病(LAM)患者肺部结节的转录谱分析,采用表达谱芯片平台 GPL96,包含 1 个系列矩阵文件

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL969606
GSE12027: Transcript profiling of Lymphangioleiomyomatosis (LAM) nodules in Human Patients

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

人淋巴管肌瘤病(LAM)结节转录谱数据集

Transcript profiling of Lymphangioleiomyomatosis (LAM) nodules in Human Patients

该数据集来自 NCBI GEO(GSE12027),为淋巴管肌瘤病(LAM)患者肺部结节的转录谱分析,采用表达谱芯片平台 GPL96,包含 1 个系列矩阵文件。研究关注 LAM 细胞中趋化因子及趋化因子受体 mRNA 的表达,并与黑色素瘤和平滑肌细胞进行比较,同时涉及支气管肺泡灌洗液中趋化因子浓度的定量及肺组织免疫组化验证。数据可用于 LAM 相关基因表达模式分析与分类研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 07 200。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):淋巴管肌瘤病(LAM)的特征是由平滑肌样 LAM 细胞导致的囊性肺破坏,这些细胞携带肿瘤抑制基因结节性硬化复合物(TSC)1 或 2 的突变,并具有转移能力。由于趋化因子及其受体在转移细胞的趋化中发挥作用,我们假设 LAM 细胞可能被肺内的趋化因子招募。对 LAM 患者和健康志愿者支气管肺泡灌洗液中 25 种趋化因子的定量显示,LAM 患者样本中 MCP-1/CCL2、GROa/CXCL1 和 ENA-78/CXCL5 的浓度显著高于健康志愿者。在本转录分析中,LAM 细胞中趋化因子和趋化因子受体 mRNA 的表达与黑色素瘤和平滑肌细胞不同。随后对 30 例 LAM 患者肺切片的免疫组化证实了蛋白表达

【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:Expression profiling by array、GPL96、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=GSE12027

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 10 201,引用时请注意版本时效。

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    • 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

淋巴管肌瘤病(LAM)的特征是由平滑肌样LAM细胞导致的囊性肺破坏,这些细胞在肿瘤抑制基因结节性硬化症复合体(TSC)1或2中存在突变,并具有转移能力。鉴于趋化因子及其受体在转移细胞的趋化作用中发挥作用,我们假设LAM细胞可能被肺部的趋化因子招募。对LAM患者和健康志愿者支气管肺泡灌洗液中25种趋化因子的定量分析显示,LAM患者样本中MCP-1/CCL2、GROα/CXCL1和ENA-78/CXCL5的浓度显著高于健康志愿者。在此转录本分析中,LAM细胞中趋化因子及趋化因子受体mRNA的表达与黑色素瘤细胞和平滑肌细胞不同。随后对30例LAM患者肺切片进行的免疫组化证实,趋化因子及其受体的蛋白表达在LAM患者间存在差异,且与乳腺癌和黑色素瘤细胞中所见不同。

体外实验中,MCP-1/CCL2诱导了从移植的LAM肺组织生长出的异质性细胞群体中表现出TSC2杂合性缺失的细胞的选择性迁移。此外,MCP-1基因启动子区域单核苷酸多态性的频率在LAM患者和健康志愿者之间存在显著差异(p=0.018),且其中一种多态性与肺功能下降的关联显著更为频繁。这些观察结果与以下观点一致:诸如MCP-1之类的趋化因子可能有助于确定LAM细胞转移的部位。关键词:人类患者样本与细胞系的比较

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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