HER2阳性乳腺癌转录组景观整合模型
该数据集来自NCBI，聚焦HER2阳性乳腺癌的转录组景观，包含685个HER2阳性肿瘤特异差异表达基因、102个特异可变剪接基因及303个表达单核苷酸序列变异的基因
基本信息
资源简介
HER2阳性乳腺癌转录组景观整合模型
An Integrated Model of the Transcriptome Landscape of HER2-Positive Breast Cancer
该数据集来自NCBI，聚焦HER2阳性乳腺癌的转录组景观，包含685个HER2阳性肿瘤特异差异表达基因、102个特异可变剪接基因及303个表达单核苷酸序列变异的基因。通过网络分析整合这些基因组特征，识别出12个高度互连的细胞过程，并发现整合素信号与拉帕替尼敏感性及复发风险相关。数据可用于HER2阳性乳腺癌的分子机制研究、生物标志物筛选及药物敏感性预测（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Mar 22 201。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：本研究旨在构建HER2阳性乳腺肿瘤的整合转录组景观模型，并识别与HER2肿瘤相关的关键信号通路。基因组特征包括：仅在HER2阳性肿瘤中差异表达的685个基因、以HER2阳性肿瘤特有模式发生可变剪接的102个基因，以及表达HER2阳性肿瘤特有单核苷酸序列变异（eSNV）的303个基因。通过网络分析将这些基因组特征整合到转录组景观模型中，识别出12个高度互连的细胞过程，这些过程似乎对HER2阳性肿瘤的建立和维持至关重要。我们观察到整合素信号在体外与拉帕替尼敏感性相关，并与NCCTG N9831辅助试验中的复发风险强烈相关。
【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：GPL10999、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=GSE45419
【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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- OpenDataLab:
数据说明
本研究旨在构建HER2阳性乳腺肿瘤的综合转录组景观模型，并识别与HER2肿瘤相关的关键信号通路。基因组特征包括：仅在HER2阳性肿瘤中差异表达的685个基因、以HER2阳性肿瘤特有模式进行可变剪接的102个基因，以及表达HER2阳性肿瘤特有单核苷酸序列变异（eSNVs）的303个基因。通过开展网络分析，将上述基因组特征整合至转录组景观模型中，识别出12个高度互联的细胞过程，这些过程似乎对HER2阳性肿瘤的形成与维持至关重要。我们观察到，整合素信号传导与拉帕替尼的体外敏感性相关，并且在NCCTG N9831辅助曲妥珠单抗临床试验数据集中与复发风险强烈相关。
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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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。
