PRJNA144829:原发性男性乳腺癌基因表达谱揭示两个独特亚组并确定NAT1为新预后生物标志物
该数据集来自NCBI,聚焦男性乳腺癌(MBC)的基因表达谱研究。源站描述显示,研究对66例临床病理注释完善的MBC新鲜冷冻肿瘤采用Illumina Human HT-12 bead arrays进行分析,并构建含220例MBC肿瘤的组织微阵列用于免疫组化验证,另用37例MBC和359例女性乳腺癌外部

基本信息
资源简介
PRJNA144829:原发性男性乳腺癌基因表达谱揭示两个独特亚组并确定NAT1为新预后生物标志物
该数据集来自NCBI,聚焦男性乳腺癌(MBC)的基因表达谱研究。源站描述显示,研究对66例临床病理注释完善的MBC新鲜冷冻肿瘤采用Illumina Human HT-12 bead arrays进行分析,并构建含220例MBC肿瘤的组织微阵列用于免疫组化验证,另用37例MBC和359例女性乳腺癌外部基因表达数据作比较。无监督分析将MBC肿瘤分为luminal M1和luminal M2两个亚组,二者在肿瘤生物学特征和结局上存在差异,且不同于女性乳腺癌的内在亚组。数据可用于男性乳腺癌转录组分类、亚组特征刻画及预后标志物研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):男性乳腺癌(MBC)是一种罕见且特征描述不充分的疾病。本研究的目的是在转录水平上刻画MBC肿瘤,将其分类为全面的亚组,并与女性乳腺癌(FBC)进行比较。方法:使用Illumina Human HT-12 bead arrays分析66例临床病理学注释完善的新鲜冷冻MBC肿瘤,并构建包含220例MBC肿瘤的组织微阵列用于免疫组化验证。使用两个外部基因表达数据集进行比较;37例MBC和359例FBC。结果:采用无监督方法,我们将MBC肿瘤分为两个亚组,分别为luminal M1和luminal M2,二者在肿瘤生物学特征和结局上存在差异,且不同于FBC中描述的内在亚组。这两个亚组在外部MBC中得以重现
【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/PRJNA144829
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA144829
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
男性乳腺癌(MBC)是一种罕见且特征描述不足的疾病。本研究旨在从转录层面刻画MBC肿瘤的特征,将其归类为全面的亚组,并与女性乳腺癌(FBC)进行比较。方法:采用Illumina Human HT-12珠芯片对66例临床病理学信息完善的MBC新鲜冷冻肿瘤进行分析,并构建了包含220例MBC肿瘤的组织芯片,通过免疫组化进行验证。使用两个外部基因表达数据集进行比较;37例MBC和359例FBC。结果:采用无监督方法,我们将MBC肿瘤分为两个亚组,分别为luminal M1和luminal M2,二者在肿瘤生物学特征和预后方面存在差异,且不同于FBC中描述的内在亚组。这两个亚组在外部MBC数据集中得到了重现。Luminal M2肿瘤的特征是免疫应答基因和与雌激素受体(ER)信号通路相关基因的高表达。
另一方面,管腔M1型肿瘤尽管通过免疫组化检测为ER阳性,但与ER信号相关基因的关联性较低,并表现出更具侵袭性的表型和更差的预后。对两个差异表达最显著的基因——1类人类白细胞抗原(HLA)和代谢基因N-乙酰转移酶-1(NAT1)——的验证分别显示,这两个标志物的高表达与显著更好的生存率相关(HLA,风险比(HR)3.6,P=0.002;NAT1,HR 2.5,P=0.033)。重要的是,NAT1在多变量分析中仍具有显著性(HR 2.8,P=0.040),因此可能是MBC的一个新型预后标志物。结论:我们检测到了两个独特且稳定的MBC亚组,其在肿瘤生物学特征和结局方面存在差异。它们不同于广泛认可的FBC内在亚型。因此,它们可能构成两种新型乳腺癌亚组,仅发生于
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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