乳腺癌细胞基因表达、CpG岛甲基化与基因拷贝数深度测序分析数据集
该数据集来自 NCBI GEO(GSE27003),利用 Illumina Genome Analyzer 对八种常用乳腺细胞系的转录组、基因拷贝数和 CpG 岛甲基化状态进行深度测序分析,并将序列比对到人类基因组以获得数字化基因表达数据、以非肿瘤细胞系 MCF10A 为参照的 DNA 拷贝数以及

基本信息
资源简介
乳腺癌细胞基因表达、CpG岛甲基化与基因拷贝数深度测序分析数据集
Deep Sequence Analysis of the Relationship between Gene Expression, CpG Island Methylation, and Gene Copy Number in Breast Cancer Cells
该数据集来自 NCBI GEO(GSE27003),利用 Illumina Genome Analyzer 对八种常用乳腺细胞系的转录组、基因拷贝数和 CpG 岛甲基化状态进行深度测序分析,并将序列比对到人类基因组以获得数字化基因表达数据、以非肿瘤细胞系 MCF10A 为参照的 DNA 拷贝数以及 21,570 个 CpG 岛的甲基化状态,用于识别与甲基化或拷贝数变化相关的差异表达基因,并在 129 例原发乳腺肿瘤数据集中评估。细胞系基因表达以 ER 相关基因为主,ER+ 与 ER- 细胞系形成两个不同分组。数据可用于研究基因表达、甲基化与拷贝数整合模式及乳腺癌分型预测(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Feb 01 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):我们使用深度测序技术,在八种常用乳腺细胞系中同时分析转录组、基因拷贝数和 CpG 岛甲基化状态,以建立这些基因组特征在雌激素受体阳性(ER+)和阴性乳腺癌中如何整合的模型。总 mRNA 序列、基因拷贝数和基因组 CpG 岛甲基化均使用 Illumina Genome Analyzer 进行。序列被比对到人类基因组,以获得数字化基因表达数据、以非肿瘤细胞系(MCF10A)为参照的 DNA 拷贝数以及 21,570 个 CpG 岛的甲基化状态,从而识别与甲基化或拷贝数变化相关的差异表达基因。这些在来自 129 例原发乳腺肿瘤的数据集中进行了评估。细胞系中的基因表达以 ER 相关基因为主。ER+ 和 ER- 细胞系形成两个不
【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:GPL9115、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=GSE27003
【使用注意】
· 源站最后修改于 May 15 201,引用时请注意版本时效。
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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
我们采用深度测序技术,在八种常用乳腺细胞系中同时描绘了转录组、基因拷贝数及CpG岛甲基化状态,旨在构建模型,阐释这些基因组特征如何在雌激素受体阳性(ER+)与阴性(ER-)乳腺癌中整合。总mRNA序列、基因拷贝数及基因组CpG岛甲基化分析均借助Illumina Genome Analyzer完成。序列映射至人类基因组,以获取数字化的基因表达数据、参照非肿瘤细胞系(MCF10A)的DNA拷贝数,以及21,570个CpG岛的甲基化状态,从而识别与甲基化或拷贝数变化相关的差异表达基因。这些发现在129例原发性乳腺肿瘤的数据集中进行了评估。细胞系中的基因表达以ER相关基因占主导。ER+与ER-细胞系形成两个截然不同且稳定的聚类,两组间有1,873个基因差异表达。所有ER-细胞中第8号染色体部分缺失,而所有ER+细胞中第17号染色体部分扩增。
这些位点编码了30个在ER+细胞中过表达的基因;其中9个基因在ER+肿瘤中过表达。我们鉴定出149个差异表达基因,这些基因在其5’端5kb范围内一个或多个CpG岛表现出差异性甲基化,并且其mRNA丰度与CpG岛甲基化状态呈负相关。在原发性肿瘤中,我们鉴定出84个基因,它们似乎是我们于ER+细胞系中鉴定出的甲基化特征的稳健组成部分。我们的分析揭示了一种差异性CpG岛甲基化的全局模式,该模式促成了ER+和ER-乳腺癌细胞及肿瘤的转录组景观。基因扩增/缺失的作用似乎较为有限,尽管有几个潜在重要的基因似乎受拷贝数畸变调控。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
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。




