GSE53566：CapG putative 癌基因影响乳腺癌细胞基因表达

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE53566

标准获取流程：

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   • 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

从导管原位癌（DCIS）进展为浸润性导管癌（IDC）是乳腺肿瘤发生过程中的重要步骤。了解其分子变化可能揭示新的预防和治疗策略，并有助于识别进展为IDC的高危DCIS。其机制尚不清楚，CapG在细胞核中的作用仍是一个谜。在此，我们检测了肿瘤样本中CapG表达的临床病理学关联，并利用细胞培养模型验证CapG影响基因表达的假设。乳腺癌样本通过逆转录酶-实时PCR（RT-qPCR）进行分析。我们采用微阵列分析研究细胞培养模型的转录组，并分别在激光捕获显微切割的福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）浸润性导管癌（IDC）和导管原位癌（DCIS）中验证基因表达变化。我们能够将CapG表达增加与浸润性乳腺癌表型相关联。

在28.2%的乳腺癌样本中，CapG在乳腺癌样本中的表达显示，28.2%的样本中CapG表达非常高，并且与阳性转移状态（M1）和阴性ER状态（ER-）具有统计学显著关联（p<0.05）。在CapG过表达的情况下，微阵列分析生成了一份差异表达基因列表，并显示GPNMB、NRP1、LOXL2、TRIM47和COL16A1的表达水平增强，而ZDHHC11、KIAA1467则下调。我们在此首次展示了通过实验性改变CapG表达对转录组产生的影响。总之，CapG参与肿瘤进展。

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。