GSE41308:56株乳腺癌细胞系的Affymetrix SNP6芯片数据
该数据集来自NCBI GEO,包含56株乳腺癌细胞系的Affymetrix SNP6芯片数据,用于基因组变异分析。源站描述提及对51株分子特征明确的人乳腺癌细胞系进行miRNA表达分析,使用Exiqon LNA™修饰寡核苷酸捕获探针芯片检测725种人类miRNA,并通过无监督聚类分析与分子亚型及常见

基本信息
资源简介
GSE41308:56株乳腺癌细胞系的Affymetrix SNP6芯片数据
Affymetrix SNP6 array data for 56 breast cancer cell lines
该数据集来自NCBI GEO,包含56株乳腺癌细胞系的Affymetrix SNP6芯片数据,用于基因组变异分析。源站描述提及对51株分子特征明确的人乳腺癌细胞系进行miRNA表达分析,使用Exiqon LNA™修饰寡核苷酸捕获探针芯片检测725种人类miRNA,并通过无监督聚类分析与分子亚型及常见遗传畸变关联。数据可用于研究乳腺癌分子亚型、遗传畸变及miRNA表达关系(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Oct 03 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):乳腺癌是一种遗传和表型复杂的疾病。为了解microRNA在这种分子复杂性中的作用,我们在一个分子特征明确的人乳腺癌(BC)细胞系队列中进行了miRNA表达分析,以发现与最常见分子亚型和最常见遗传畸变相关的miRNA。使用携带LNA™修饰寡核苷酸捕获探针(Exiqon)的微阵列,在51个BC细胞系中测量了725种人类miRNA的表达水平。通过无监督聚类分析探索miRNA表达,然后与乳腺癌中常见的分子亚型和遗传畸变相关联。使用表达变异最大的miRNA进行无监督聚类分析,将51个BC细胞系分为一个主要簇和一个次要簇,主要反映了BC的luminal和basal内在亚型划分。
【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:Genome variation profiling by SNP array、GPL6801、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=GSE41308
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 04 201,引用时请注意版本时效。
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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
乳腺癌是一种遗传和表型上复杂的疾病。为了理解microRNA在这种分子复杂性中的作用,我们在一个分子特征明确的人类乳腺癌(BC)细胞系队列中进行了miRNA表达分析,以发现与最常见的分子亚型和最频繁的遗传异常相关的miRNAs。使用携带LNA™修饰寡核苷酸捕获探针(Exiqon)的微阵列,在51个BC细胞系中测量了725个人类miRNAs的表达水平。通过无监督聚类分析探索miRNA表达,然后将其与乳腺癌中常见的分子亚型和遗传异常相关联。使用表达变异最大的miRNAs进行无监督聚类分析,将51个BC细胞系分为一个主要聚类和一个次要聚类,主要反映了BC细胞系的luminal和basal内在亚division。在这两个主要聚类之间,有113个miRNAs差异表达,其中一半与细胞系的ER状态相关。在basal-like和normal-like/claudin-low细胞系之间,有40个miRNAs差异表达。
在管腔型细胞系中,39个miRNA与ERBB2过表达相关,24个miRNA与E-钙黏蛋白基因突变相关,后者在该亚型乳腺癌细胞系中较为常见。相比之下,31个不同的miRNA与E-钙黏蛋白启动子高甲基化相关,而与E-钙黏蛋白突变相反,这种高甲基化仅见于非管腔来源的乳腺癌细胞系。30个miRNA的差异表达与p16INK4状态相关,而仅有少数差异表达的miRNA与细胞系的BRCA1或PIK3CA/PTEN、TP53突变状态相关(P值 < 0.05)。12个miRNA与相应基因座的DNA拷贝数变异相关。管腔-基底型及上皮-间质相关的miRNA决定了乳腺癌miRNA转录组的整体划分。
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。




