乳腺癌亚型基因表达谱可在组织学正常乳腺上皮中检测到
该数据集来自 NCBI,标题为乳腺癌亚型基因表达谱可在组织学正常乳腺上皮中检测到,属于肿瘤/乳腺癌分类。源站描述提出假设:乳腺癌亚型间的重要基因组差异发生在癌变早期,因此基因表达可能区分组织学正常乳腺上皮与含 ER+ 或 ER- 癌症的乳腺

基本信息
资源简介
乳腺癌亚型基因表达谱可在组织学正常乳腺上皮中检测到
Gene expression profiles of breast cancer subtypes are detectable in histologically normal breast epithelium
该数据集来自 NCBI,标题为乳腺癌亚型基因表达谱可在组织学正常乳腺上皮中检测到,属于肿瘤/乳腺癌分类。数据包含 1 个文件 GSE21947_series_matrix.txt.gz,基于表达谱芯片平台 GPL96 和物种 9606。源站描述提出假设:乳腺癌亚型间的重要基因组差异发生在癌变早期,因此基因表达可能区分组织学正常乳腺上皮与含 ER+ 或 ER- 癌症的乳腺。该数据可用于探索正常上皮中是否已存在亚型相关表达特征,并支持分类分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:May 21 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:我们假设乳腺癌亚型之间的重要基因组差异发生在癌变早期。因此,基因表达可能区分组织学正常乳腺上皮(NlEpi)与含有雌激素受体阳性(ER+)相比雌激素受体阴性(ER-)癌症的乳腺。
【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=GSE21947
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 10 201,引用时请注意版本时效。
下载信息
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE21947
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
背景:我们假设乳腺癌亚型之间的重要基因组差异在癌变早期就已出现。因此,基因表达可能区分组织学正常的乳腺上皮(NlEpi)与含有雌激素受体阳性(ER+)和雌激素受体阴性(ER-)癌症的乳腺。方法:我们检测了46例接受乳腺癌手术的未经治疗女性中显微切割的NlEpi的基因表达。在30例年龄匹配的病例(15例ER+,15例ER-)中,我们使用了Affymetrix U133A芯片。在16例独立病例(9例ER+,7例ER-)中,我们使用qPCR验证了七个选定的基因。随后,我们利用4个公开可用的数据集比较了NlEpi与浸润性乳腺癌之间的基因表达。结果:216个探针(对应198个独特基因)能够区分来自ER+癌症乳腺的NlEpi(NlEpiER+)与来自ER-癌症乳腺的NlEpi(NlEpiER-)。这些基因包括ER+和ER-癌症本身特征性的基因(例如,分别为ESR1、GATA3和CX3CL1、FABP7)。qPCR在30例原始病例的抽样(84%)和全部16例独立病例(77%)中均验证了微阵列结果。
NlEpiER+和NlEPIERNlEpiER-中的基因表达分别与ER+和ER-癌症中的基因表达相似:在4个外部数据集中,每个数据集所检测的基因或探针中有36%-53%在NlEpi与相应癌症亚型之间重叠。结论:含ER+乳腺癌的乳腺NlEpi基因表达与含ER-乳腺癌的乳腺NlEpi不同。这些差异与ER+和ER-浸润性癌症中的差异相呼应。因此,乳腺癌亚型可能在组织学异常出现之前即可被检测到。NlEpi基因表达可能有助于定义亚型特异性风险特征、识别初始亚型特异性基因组差异,并为亚型特异性预防和治疗提出新靶点。我们确定,来自ER+乳腺癌患者和ER-乳腺癌患者的组织学正常上皮之间有216个探针组存在显著差异。
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。
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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。




