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

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL969606
GSE21947: Gene expression profiles of breast cancer subtypes are detectable in histologically normal breast epithelium

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

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。

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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

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

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