乳腺癌循环肿瘤细胞靶向RNA-seq特征与单纯骨转移发生的相关性

该数据集来自NCBI,聚焦乳腺癌循环肿瘤细胞(CTC)的靶向RNA测序表达谱,旨在寻找与骨转移发生相关的基因特征。研究纳入40例转移性乳腺癌患者,按入组时转移部位分为单纯骨转移、骨外转移及骨与骨外混合转移三组,并在一套134基因panel上完成靶向测序

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基因组分类GPL173019606
GSE160314: Targeted RNA-seq signature of Breast Cancer Circulating Tumor Cells correlates with occurrence of bone-only metastases

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

乳腺癌循环肿瘤细胞靶向RNA-seq特征与单纯骨转移发生的相关性

Targeted RNA-seq signature of Breast Cancer Circulating Tumor Cells correlates with occurrence of bone-only metastases

该数据集来自NCBI,聚焦乳腺癌循环肿瘤细胞(CTC)的靶向RNA测序表达谱,旨在寻找与骨转移发生相关的基因特征。研究纳入40例转移性乳腺癌患者,按入组时转移部位分为单纯骨转移、骨外转移及骨与骨外混合转移三组,并在一套134基因panel上完成靶向测序。数据可用于探索CTC基因表达与骨转移风险的关系,并支持预后相关基因特征的筛选与验证(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):骨是乳腺癌(BC)最常见的转移部位,但目前尚无生物标志物可用于预测骨骼播散风险。在此,我们尝试在从40例转移性BC患者分离的循环肿瘤细胞(CTC)中,鉴定与骨转移(BM)发生相关的基因特征,这些患者根据入组时的转移部位分组,即“BM”(单纯骨转移)、“ES”(骨外转移)或“BM+ES”(骨与骨外转移)。一个源自广泛文献综述的134基因panel在具有不同器官趋向性的MDA-MB-231 BC细胞系亚克隆上得到验证,随后应用于CTC组进行靶向RNA测序。未发现CTC数量与临床病理变量之间存在相关性,而从“BM”与“ES”CTC比较中出现了31个差异表达基因。“top-10”的推定预后意义

【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:GPL17301、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=GSE160314

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 29 202,引用时请注意版本时效。

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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

骨是乳腺癌(BC)最常见的转移部位,尽管目前尚无生物标志物可用于预测骨骼播散的风险。在本研究中,我们试图在从40例转移性BC患者分离的循环肿瘤细胞(CTC)中,鉴定与骨转移(BM)发生相关的基因特征,这些患者根据入组时的转移部位被分为“BM”(仅骨)、“ES”(骨外)或“BM+ES”(骨和骨外)三组。一个基于广泛文献综述得出的134基因组合,在具有不同器官趋向性的MDA-MB-231 BC细胞系亚克隆上进行了验证,随后应用于CTC组进行靶向RNA测序。未发现CTC数量与临床病理变量之间存在相关性,而从“BM”和“ES”CTC比较中出现了31个差异表达基因。最后,通过使用一个外部BC数据集,探索并指出了“前10位”最失调基因的推定预后意义。

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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