GSE31448 表达数据
ECRG4 下调，一种人类乳腺癌中的候选抑癌基因。ECRG4 是最近在食管癌中发现的一种有前景的抑癌基因（TSG）。其在乳腺癌中的表达和预后价值从未被探索过
基本信息
资源简介
GSE31448 表达数据
GSE31448 Expression Data 是一个聚焦于乳腺癌的基因表达数据集，其核心研究背景围绕 ECRG4 这一候选抑癌基因展开。ECRG4 此前在食管癌中被发现具有抑癌基因（TSG）的潜力，但其在乳腺癌中的表达水平及预后价值尚未得到探索。该数据集通过 DNA 微阵列技术，检测了 353 例浸润性乳腺癌样本中 ECRG4 的 mRNA 表达情况，并借助一项针对大型公开回顾性基因表达数据集（n=1,387）的荟萃分析，考察 ECRG4 表达与组织临床特征（包括生存期）之间的相关性。数据集发布于 2011 年，采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可，归属于肿瘤/乳腺癌分类，来源站为 doi.org，机构为 Zenodo。
【数据集背景】
ECRG4 是一种近年来在食管癌中被识别出的候选抑癌基因，具有成为肿瘤抑制因子的潜力。然而，在乳腺癌研究领域，ECRG4 的表达模式及其与患者预后之间的关联此前从未被探索过。该数据集的产生正是为了填补这一空白，通过系统性的表达谱检测和大规模回顾性数据分析，评估 ECRG4 在人类乳腺癌中的表达下调现象及其可能的临床意义。研究关注的核心问题是：ECRG4 在乳腺癌中是否同样表现出抑癌基因特征，以及其表达水平是否与组织临床特征和生存结果相关。
【数据内容】
该数据集包含基于 DNA 微阵列技术获得的基因表达数据，重点检测了 ECRG4 的 mRNA 表达水平。样本来源于 353 例浸润性乳腺癌样本。此外，研究还整合了一项荟萃分析，该分析基于一个大型公开回顾性基因表达数据集，样本量为 1,387 例，用于分析 ECRG4 表达与组织临床特征（包括生存期）之间的相关性。数据集本身以 GSE31448 Expression Data 命名，属于肿瘤/乳腺癌分类，具体的数据文件格式、字段结构、表达值矩阵或临床注释信息，源站未提供。
【采集与来源】
数据集的来源站为 doi.org，机构为 Zenodo。作者包括 Sabatier, Renaud、Piccolo, Stephen、Nwosu, Ifeanyichukwu、Tabler, Daniel、Lo, Shu-Fei 和 Steadman, Shu-Fei。发布时间为 2011 年。关于样本采集的具体地点、时间跨度、伦理审批信息、微阵列平台型号、RNA 提取与杂交实验流程等细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于乳腺癌中 ECRG4 表达水平的研究，尤其是围绕其作为候选抑癌基因的表达下调现象进行分析。潜在应用包括：探索 ECRG4 mRNA 表达与浸润性乳腺癌临床病理特征之间的关联；利用荟萃分析思路，将本数据集的表达结果与大型公开回顾性数据集进行整合，以评估 ECRG4 表达与生存期等预后指标的相关性；也可用于验证 ECRG4 在乳腺癌中是否重现其在食管癌中观察到的抑癌基因行为。此外，该数据集可作为乳腺癌基因表达研究的参考资源，用于比较不同样本间 ECRG4 的表达差异。
【使用方法】
由于源站未提供具体的数据格式、访问链接、预处理步骤或分析代码，无法给出详细的操作指南。一般而言，使用此类基因表达数据集时，研究者需要先获取表达矩阵和相应的样本注释信息，然后根据研究目的进行差异表达分析、生存分析或荟萃分析。对于本数据集，核心分析目标应是评估 ECRG4 mRNA 表达水平在 353 例浸润性乳腺癌样本中的分布，并将其与组织临床特征及生存数据进行关联。若需复现原研究的荟萃分析，则还需获取那项样本量为 1,387 的大型公开回顾性基因表达数据集。具体的数据下载方式、软件工具和分析流程，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集基于 353 例浸润性乳腺癌样本的 DNA 微阵列检测，并辅以 1,387 例样本的荟萃分析，样本规模在同类研究中具有一定优势。然而，关于数据质量的具体指标，如微阵列信号强度、背景校正方法、缺失值比例、批次效应控制、归一化策略等，源站未提供。此外，该数据集仅关注 ECRG4 的表达及其与组织临床特征的相关性，并未提供其他基因的全景表达分析细节。由于发布时间为 2011 年，其使用的微阵列平台和技术可能相对较早，但源站未提供平台信息，无法进一步评估技术局限性。数据的使用应结合具体研究问题，并注意源站未提供质量控制参数这一事实。
【引用与许可】
该数据集采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可，允许在署名原作者的前提下进行共享和改编。引用时需注明数据集英文名 GSE31448 Expression Data、作者 Sabatier, Renaud、Piccolo, Stephen、Nwosu, Ifeanyichukwu、Tabler, Daniel、Lo, Shu-Fei、Steadman, Shu-Fei，机构 Zenodo，发布时间 2011 年，以及来源站 doi.org。关于具体的引用格式、DOI 编号或版本信息，源站未提供。使用者在发布基于该数据集的研究成果时，应遵循 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可的要求进行适当署名。
下载信息
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.18122451
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 42.5 MB。
数据说明
ECRG4的下调：人类乳腺癌中一个候选抑癌基因。ECRG4是最近在食管癌中发现的一个有前景的抑癌基因(TSG)。其在乳腺癌中的表达及预后价值尚未被探索。我们运用DNA微阵列技术，检测了353例浸润性乳腺癌样本中ECRG4 mRNA的表达情况。并在此基础上，对一个大样本公开回顾性基因表达数据集(n=1,387)进行了荟萃分析，以探究ECRG4表达与包括生存率在内的组织临床特征之间的关联。
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。
