妊娠期人类乳腺癌基因表达谱数据集

该数据集来自 NCBI GEO,包含妊娠期人类乳腺癌的基因表达谱数据,涉及 54 例妊娠期与 113 例年龄和分期匹配的非妊娠期乳腺癌患者,并附有完整临床与生存数据

geo
浏览 15
基因组分类Expression profiling by arrayGPL136679606
GSE53031: Gene expression profiling of human breast cancer during pregnancy

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

妊娠期人类乳腺癌基因表达谱数据集

Gene expression profiling of human breast cancer during pregnancy

该数据集来自 NCBI GEO,包含妊娠期人类乳腺癌的基因表达谱数据,涉及 54 例妊娠期与 113 例年龄和分期匹配的非妊娠期乳腺癌患者,并附有完整临床与生存数据。数据可用于比较妊娠期与非妊娠期乳腺癌的转录组差异、评估体细胞热点突变模式、基于 PAM50 与 3-Gene 分类器划分分子亚型、开展 GSEA 通路富集分析,以及探索与无病生存相关的基因表达(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 05 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):使用包含 54 例妊娠期和 113 例年龄/分期匹配的非妊娠期乳腺癌患者且具有完整临床与生存数据的数据集;我们分别使用 Sequenom® 和 Affymetrix® 评估了热点体细胞突变模式并进行了转录组分析。乳腺癌分子亚型使用 PAM50 和 3-Gene 分类器定义。我们进行了基因集富集分析(GSEA)以评估与妊娠期诊断相关的通路。我们根据妊娠状态研究了癌症相关基因和已发表基因集的差异表达。我们最后研究了与无病生存相关的基因。

【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、GPL13667、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=GSE53031

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 21 201,引用时请注意版本时效。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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。

免费样本无法满足模型训练要求?千方提供经三甲医院脱敏、带病理回证与专家标注的商业级专病数据集。

使用方式

数据集获取

源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE53031

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

我们使用了一个数据集,包含54名怀孕和113名年龄/分期匹配的非怀孕乳腺癌患者,这些患者具有完整的临床和生存数据;我们分别使用Sequenom®和Affymetrix®评估了热点体细胞突变模式并进行了转录组分析。乳腺癌分子亚型使用PAM50和3基因分类器定义。我们进行了基因集富集分析(GSEA),以评估与妊娠期诊断相关的通路。我们根据妊娠情况研究了癌症相关基因和已发表基因集的差异表达。最后,我们研究了与无病生存相关的基因。

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。