GSE48408:长非编码RNA HOTAIR是雌激素受体阳性原发性乳腺癌转移的独立预后标志物

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,标题为 GSE48408,聚焦长非编码 RNA HOTAIR 在雌激素受体阳性原发性乳腺癌中的预后价值

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL159319606
GSE48408: Long non-coding RNA HOTAIR is an independent prognostic marker of metastasis in estrogen receptor positive primary breast cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

GSE48408:长非编码RNA HOTAIR是雌激素受体阳性原发性乳腺癌转移的独立预后标志物

Long non-coding RNA HOTAIR is an independent prognostic marker of metastasis in estrogen receptor positive primary breast cancer

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,标题为 GSE48408,聚焦长非编码 RNA HOTAIR 在雌激素受体阳性原发性乳腺癌中的预后价值。研究对 164 例未接受辅助治疗的原发性乳腺肿瘤进行 HOTAIR 表达检测,设计与传统预后标志物配对。结果显示,有无转移终点的患者之间 HOTAIR 表达存在差异,且原发肿瘤中 HOTAIR 高表达与更差预后显著相关,独立于预后标志物;在 ER 阳性样本中该关联更强。数据可用于乳腺癌转移与预后相关的表达分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 28 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):HOX 转录本反义基因间 RNA(HOTAIR)——一种长基因间非编码 RNA(lincRNA)——的表达已在多种人类癌症中受到检测,且 HOTAIR 的过表达与乳腺癌、结肠癌和肝癌患者较差的生存相关。在这项回顾性研究中,我们检测了 164 例原发性乳腺肿瘤中的 HOTAIR 表达,这些患者未接受辅助治疗,研究设计在传统预后标志物方面进行了配对。我们表明,有或无转移终点的患者之间 HOTAIR 表达存在差异。生存分析显示,原发性肿瘤中 HOTAIR 高表达与更差预后显著相关,且独立于预后标志物。当仅观察雌激素受体(ER)阳性肿瘤样本时,这种关联甚至更强。在 ER 阴性肿瘤样本中,不可能 t

【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、GPL15931、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=GSE48408

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 24 202,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

HOX转录反义基因间RNA(HOTAIR)——一种长基因间非编码RNA(lincRNA)——的表达已在多种人类癌症中进行了研究,HOTAIR的过表达与乳腺癌、结肠癌和肝癌患者的生存期较差相关。在这项回顾性研究中,我们检测了164例原发性乳腺肿瘤中HOTAIR的表达,这些患者未接受辅助治疗,研究设计在传统预后标志物方面进行了配对。我们发现,有或无转移终点的患者之间HOTAIR表达存在差异。生存分析显示,原发性肿瘤中HOTAIR高表达与更差的预后显著相关,且独立于预后标志物。当仅观察雌激素受体(ER)阳性肿瘤样本时,这种关联更为显著。在ER阴性肿瘤样本中,无法检测到HOTAIR表达的预后价值。这些结果在一个具有相似关联的独立数据集中得到了成功验证。

此外,我们发现HOTAIR的高表达与12q13.13染色体上HOXC基因座多个邻近HOXC基因的强阳性表达相关,并且与位于不同染色体上的其他基因存在负相关和正相关。独立数据集验证了这些显著的相关性,因此表明HOTAIR可能调控除先前报道之外的更多基因。总之,我们的发现提示HOTAIR表达可能作为预测ER阳性乳腺癌患者转移风险的独立生物标志物。

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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