PRJNA292997:乳腺癌DNA甲基化与激素受体状态,BCCC研究

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/乳腺癌分类,主题为表观基因组学。源站描述显示,研究对来自芝加哥乳腺癌护理(BCCC)研究中80例种族多样化患者的浸润性乳腺癌样本进行了全基因组DNA甲基化谱分析

sra
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基因组分类Epigenomics
PRJNA292997: DNA methylation and hormone receptor status in breast cancer, the BCCC study

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

PRJNA292997:乳腺癌DNA甲基化与激素受体状态,BCCC研究

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/乳腺癌分类,主题为表观基因组学。源站描述显示,研究对来自芝加哥乳腺癌护理(BCCC)研究中80例种族多样化患者的浸润性乳腺癌样本进行了全基因组DNA甲基化谱分析。样本为福尔马林固定石蜡包埋组织,包含21例白人、31例非裔美国人、23例西班牙裔和5例未报告种族。激素受体状态以雌激素和孕激素受体(ER/PR)双阴性定义为阴性(22/75)。数据可用于研究DNA甲基化与激素受体状态及种族差异的关联(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):对来自芝加哥乳腺癌护理(BCCC)研究中80例种族多样化患者的浸润性乳腺癌样本进行全基因组DNA甲基化谱分析。DNA从80例入组BCCC的患者(21例白人、31例非裔美国人、23例西班牙裔和5例未报告)的福尔马林固定石蜡包埋样本中提取(训练数据集)。如果肿瘤对雌激素和孕激素(ER/PR)受体均为阴性,则激素受体状态定义为阴性(N=22/75)。福尔马林固定石蜡包埋(FFPE)肿瘤样本来自芝加哥乳腺癌护理(BCCC)研究(Dookeran KA, Silva A, Warnecke RB, Rauscher GH: Race/ethnicity and disparities in mastectomy practice in the Breast Cancer Care in Chicago study. Ann Surg Oncol 2015, 22:66–74)。需要病理报告副本及相应的一组苏木精和伊红(H&E)染色切片

【主题与分类】

主题标签:Epigenomics。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA292997

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    • 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

对来自芝加哥乳腺癌关怀(BCCC)研究中80名不同种族背景患者的浸润性乳腺癌样本进行了全基因组DNA甲基化谱分析。DNA是从80名患者的福尔马林固定、石蜡包埋样本中提取的(其中21名白人、31名非裔美国人、23名西班牙裔和5名未报告)(训练数据集),这些患者均纳入了BCCC研究。如果肿瘤对雌激素和孕激素(ER/PR)受体均为阴性,则激素受体状态定义为阴性(N=22/75)。福尔马林固定、石蜡包埋(FFPE)的肿瘤样本来自芝加哥乳腺癌关怀(BCCC)研究(Dookeran KA, Silva A, Warnecke RB, Rauscher GH: Race/ethnicity and disparities in mastectomy practice in the Breast Cancer Care in Chicago study. Ann Surg Oncol 2015, 22:66–74)。从每个诊断机构的病理科请求了病理报告副本及相应的一套苏木精和伊红(H&E)染色切片,由一位病理学家选择代表肿瘤的肿瘤块。从每个选定的块中制作两个再切片(每个4微米)用于H&E染色。

随后对重新切片的样本进行检查,以识别样本中的浸润性成分,并根据组织成分对区域进行标记。从标记区域获取浸润性组织芯(直径2毫米),提取DNA用于DNA甲基化研究。总体设计:将80个样本经亚硫酸氢盐转化的DNA与Illumina GoldenGate甲基化癌症面板I进行杂交。

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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