乳腺癌亚型与正常组织的mRNA测序数据集
该数据集为乳腺癌亚型与正常组织的mRNA测序数据,涵盖TNBC、Non-TNBC和HER2阳性三种乳腺癌亚型及正常组织。数据可用于定义各亚型的数字化转录组,识别差异表达的已知与新颖转录本、可变剪接基因及差异异构体,并分析数据集中的表达变异,为乳腺癌亚型分类和转录组研究提供基础(来源 NCBI)

基本信息
资源简介
乳腺癌亚型与正常组织的mRNA测序数据集
GSE52194 是一项针对乳腺癌亚型与正常组织的 mRNA 测序数据集,英文全称为 mRNA-sequencing of breast cancer subtypes and normal tissue,来源于 NCBI(ncbi.nlm.nih.gov),在本站归类于肿瘤 / 乳腺癌方向。该数据集以 RNA 测序技术为基础,覆盖三阴性乳腺癌(TNBC)、非三阴性乳腺癌(Non-TNBC)和 HER2 阳性乳腺癌三种亚型以及正常组织,旨在刻画各亚型的数字化转录组,并在此基础上考察差异表达的已知与新颖转录本、可变剪接基因、差异异构体以及数据集中的表达变异情况,为乳腺癌亚型分类与转录组层面的研究提供数据基础。数据集以单个压缩矩阵文件的形式提供,便于研究者直接下载并开展表达谱分析。
【数据集背景】
乳腺癌在分子层面具有明显的异质性,不同亚型在基因表达特征上存在差异。该数据集的目标即在于利用 RNA 测序技术定义三种乳腺癌亚型——TNBC、Non-TNBC 与 HER2 阳性——以及正常组织的数字化转录组,从而在转录组水平上刻画亚型之间的差别。围绕这一目标,数据集关注的方向包括差异表达的已知转录本与新颖转录本、可变剪接基因、差异异构体,以及数据集中所体现的表达变异。这些内容共同构成了该数据集在乳腺癌亚型转录组研究中的定位。
【数据内容】
数据集包含 1 个文件,样例文件名为 GSE52194_series_matrix.txt.gz,采用 GZIP 压缩格式,属于系列矩阵形式的表达数据文件。数据覆盖的对象为三种乳腺癌亚型(TNBC、Non-TNBC、HER2 阳性)与正常组织。主题标签显示其属于高通量测序的表达谱分析(Expression profiling by high throughput sequencing),涉及平台编号 GPL11154 与物种编号 9606。数据所承载的信息类型包括已知与新颖转录本的差异表达、可变剪接基因、差异异构体以及表达变异等分析内容。
【采集与来源】
该数据集来源于 NCBI,源站标题为 mRNA-sequencing of breast cancer subtypes and normal tissue,作者为 Rakesh,Kumar,发布时间为 Nov 07 201。数据通过 RNA 测序技术获得,用于构建上述乳腺癌亚型与正常组织的转录组表达谱。除上述来源信息外,样本采集地点、采集时间、伦理审批等具体细节源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于乳腺癌亚型相关的转录组研究,包括:比较 TNBC、Non-TNBC、HER2 阳性三种亚型与正常组织之间的表达差异;识别差异表达的已知转录本与新颖转录本;研究可变剪接事件与差异异构体;考察数据集内的表达变异;以及作为乳腺癌亚型分类与分子特征研究的基础数据。其高通量测序表达谱的性质也使其可用于转录组层面的方法学验证与探索性分析。
【使用方法】
使用时可先下载数据文件 GSE52194_series_matrix.txt.gz,按 GZIP 压缩包的格式进行读取。建议先在小样本上核对字段结构与编码方式,确认无误后再批量接入完整数据,以避免因格式或编码问题导致的分析偏差。后续可依据研究目的开展差异表达、剪接与异构体等方向的统计分析。具体的分析流程与参数设置源站未提供。
【质量与限制】
数据集仅提供 1 个系列矩阵文件,未提供原始测序读长数据或其他配套文件的说明;样本量、测序深度、批次信息、质控指标等具体质量参数源站未提供。因此在使用时对数据质量的评估需结合文件自身内容进行。此外,数据覆盖的亚型范围限于 TNBC、Non-TNBC、HER2 阳性与正常组织,向其他亚型或人群的外推需谨慎。
【引用与许可】
该数据集作者为 Rakesh,Kumar,来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,发布时间为 Nov 07 201。数据的使用许可、引用格式与授权条款源站未提供,使用前应向源站核实相关要求。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
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。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE52194
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:
数据说明
目的:利用RNA测序技术定义三种乳腺癌亚型(TNBC、非TNBC和HER2阳性)的数字转录组。阐明我们数据集中差异表达的已知和新转录本、选择性剪接基因和差异异构体,以及最后表达的变异。方法:Suzanne Fuqua博士(贝勒医学院)提供了人类乳腺癌组织RNA样本。所有人类样本的使用均遵循贝勒医学院的IRB程序。乳腺癌类型TNBC、非TNBC和HER2阳性是根据免疫组织化学和RT-qPCR分类法进行分型的。结果:比较转录组学分析阐明了三个乳腺癌组之间差异表达的转录本,识别了几种新的乳腺癌调节因子。我们发现了人类转录组中以前未认识到的亚型特异性差异剪接基因和剪接异构体。此外,我们表明外显子跳跃和内含子保留是乳腺癌中的主要剪接事件。
此外,我们发现,与正常乳腺组织相比,乳腺癌中原初转录本的差异表达及启动子切换显著失调。我们还报告了新表达的变异体、等位基因的流行率和丰度、与其他变异的共表达以及剪接特征。此外,我们描述了癌症相关基因中的新SNP和INDEL,这些基因先前未报道过点突变与癌症的关联。
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