PRJNA992188:乳腺癌Notch转录组特征鉴定 [dataset2]
该数据集来自NCBI,属于肿瘤/乳腺癌分类,主题为转录组或基因表达。研究旨在建立乳腺癌Notch信号转录组特征,通过将六种基底样乳腺癌细胞系培养于固定化Notch配体Jagged1或使用γ-分泌酶抑制剂阻断Notch,鉴定Notch调控基因,并基于TCGA-BRCA患者数据集训练候选特征,最终筛选出
![PRJNA992188: Identification of a Notch transcriptomic signature for breast cancer [dataset2]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/122084.jpg)
基本信息
资源简介
PRJNA992188:乳腺癌Notch转录组特征鉴定 [dataset2]
该数据集来自NCBI,属于肿瘤/乳腺癌分类,主题为转录组或基因表达。研究旨在建立乳腺癌Notch信号转录组特征,通过将六种基底样乳腺癌细胞系培养于固定化Notch配体Jagged1或使用γ-分泌酶抑制剂阻断Notch,鉴定Notch调控基因,并基于TCGA-BRCA患者数据集训练候选特征,最终筛选出最优的20基因特征。数据可用于研究Notch信号水平测量、乳腺癌亚型分析及系统治疗反应相关分类(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Notch信号失调促进乳腺癌的发生和进展,但用于测量乳腺癌亚型中Notch信号水平及系统治疗反应的经过验证的工具在很大程度上仍然缺乏。因此,一个Notch信号的转录组特征将是有必要的,在本报告中,我们建立了这样一个分类器。为了生成该特征,我们首先从六种基底样乳腺癌细胞系中鉴定Notch调控基因,这些细胞系分别通过培养在固定化的Notch配体Jagged1上或通过γ-分泌酶抑制剂阻断Notch来升高和降低Notch信号。从这组Notch调控基因中,我们开发了候选转录组特征,并在乳腺癌患者数据集(TCGA-BRCA队列)上进行了训练,并从更广泛的转录组分析中选出了一个最优的20基因特征
【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/PRJNA992188
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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/PRJNA992188
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
Notch信号失调促进乳腺癌的发生和发展,但用于测量乳腺癌亚型中Notch信号水平及系统治疗反应的有效工具在很大程度上仍然缺乏。因此,需要一个Notch信号的转录组特征,在本报告中,我们建立了这样一个分类器。为了生成该特征,我们首先从六种基底样乳腺癌细胞系中鉴定Notch调控基因,这些细胞系分别通过培养于固定的Notch配体Jagged1上或通过γ-分泌酶抑制剂阻断Notch,从而受到Notch信号的升高和降低。从这组Notch调控基因中,我们开发了候选转录组特征,并在乳腺癌患者数据集(TCGA-BRCA队列)上进行训练,通过分析更广泛的乳腺癌细胞系队列的转录组,选择了一个最佳的20基因特征。我们在两个独立的患者数据集(METABRIC和Oslo2)上验证了该特征,与先前发表的特征相比,它显示出改善的一致性评分和肿瘤特异性。
此外,该特征评分在基底样乳腺癌中尤其高,表明该亚型中Notch信号传导水平增强。在PROMIX和BEAUTY患者队列中,新辅助治疗后的特征评分升高,而较低的特征评分通常与更好的临床结局相关。总体而言,这个20基因转录特征有潜力更好地对患者进行分层,并评估未来基于Notch的乳腺癌疗法的反应。总体设计:为了生成该特征,我们首先从六种基底样乳腺癌细胞系中鉴定Notch调控基因,这些细胞系分别通过培养在固定化的Notch配体Jagged1上或通过γ-分泌酶抑制剂阻断Notch,来升高或降低Notch信号传导。从这组Notch调控基因中,我们开发了候选转录
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




