PRJNA1389474:乳腺癌揭示BMPR2相关肺动脉高压易感性
该数据集来自NCBI,聚焦乳腺癌与肺动脉高压的关联,围绕BMPR2基因展开。源站描述显示研究结合生物信息学、流行病学与实验方法,挖掘公共癌症数据中的BMPR2改变,在雌性Bmpr2⁺/Δ71大鼠中评估乳腺肿瘤发展与肺血流动力学,并用肿瘤条件培养基测试肺动脉平滑肌细胞增殖,还在法国国家医疗数据库(>9

基本信息
资源简介
PRJNA1389474:乳腺癌揭示BMPR2相关肺动脉高压易感性
该数据集来自NCBI,聚焦乳腺癌与肺动脉高压的关联,围绕BMPR2基因展开。源站描述显示研究结合生物信息学、流行病学与实验方法,挖掘公共癌症数据中的BMPR2改变,在雌性Bmpr2⁺/Δ71大鼠中评估乳腺肿瘤发展与肺血流动力学,并用肿瘤条件培养基测试肺动脉平滑肌细胞增殖,还在法国国家医疗数据库(>9,000例PAH患者)中分析乳腺癌与PAH的关联。数据主题为转录组或基因表达,可用于探索BMPR2相关易感机制(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:肺动脉高压(PAH)与乳腺癌对女性的影响尤为严重。骨形态发生蛋白受体2型(BMPR2)突变是遗传性PAH最常见的遗传原因,也具有肿瘤抑制功能,但其联系这两种疾病的作用仍不清楚。方法:我们结合了生物信息学、流行病学和实验方法。挖掘公共癌症数据集以寻找BMPR2改变。在体内,评估了雌性Bmpr2⁺/Δ71大鼠在有无致癌物(DMBA)暴露下的乳腺肿瘤发展和肺血流动力学。将肺动脉平滑肌细胞(PASMCs)暴露于肿瘤条件培养基以测试炎症性增殖。最后,在法国国家医疗数据库(>9,000例PAH患者)中检查了乳腺癌与PAH之间的关联。结果:BMPR2表达在hu
【主题与分类】
主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1389474
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/bioproject/PRJNA1389474
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
背景:肺动脉高压(PAH)与乳腺癌对女性的影响尤为显著。骨形态发生蛋白受体2型(BMPR2)突变是遗传性PAH最常见的遗传病因,同时具有抑癌功能,但其在连接这两种疾病中的作用仍不明确。方法:我们结合了生物信息学、流行病学和实验方法。挖掘公共癌症数据集以寻找BMPR2改变。在体内,评估了雌性Bmpr2⁺/Δ71大鼠在有无致癌物(DMBA)暴露情况下的乳腺肿瘤发生和肺血流动力学。将肺动脉平滑肌细胞(PASMCs)暴露于肿瘤条件培养基以检测炎症性增殖。最后,在法国国家医疗保健数据库(>9,000例PAH患者)中检查了乳腺癌与PAH之间的关联。结果:BMPR2表达在人乳腺肿瘤中显著降低,并鉴定出反复出现的体细胞变异和深度缺失。Bmpr2⁺/Δ71大鼠出现自发性乳腺肿瘤,并且在DMBA暴露后,发展为加重的肺动脉高压,伴有血管重塑和炎症增加。
荷瘤Bmpr2⁺/Δ71大鼠表现出肺IL-1β和NF-κB活化升高。在体外,Bmpr2⁺/Δ71肿瘤的条件培养基通过IL-1β依赖性信号诱导Bmpr2⁺/Δ71 PASMCs增殖,而中和IL-1β可减弱这一效应。携带BMPR2突变的人PASMCs同样表现出IL-1β诱导的增殖增强。在流行病学上,与一般人群相比,PAH患者的乳腺癌发病率增加了一倍以上,而乳腺癌患者中PAH的发病率增加了近九倍,表明存在双向关系。结论:这些发现确定了乳腺癌与PAH之间由缺陷的BMPR2信号传导和肿瘤相关炎症介导的相互关联。乳腺癌可能作为“二次打击”揭示BMPR2相关的易感性
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。




