乳腺癌进展亚型特异性研究:Milan队列

研究旨在按亚型分层比较DCIS与IBC在基因表达、拷贝数和甲基化等多个基因组层面的差异,数据为已发表研究的补充材料。主题标签为Genomics,可用于乳腺癌进展相关的基因组学分析与亚型特异性研究(来源 omicsdi.org)

omicsdi
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基因组分类Genomics
Subtype specific studies of breast cancer progression. Milan cohort.

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

乳腺癌进展亚型特异性研究:Milan队列

Subtype specific studies of breast cancer progression. Milan cohort 是一个聚焦乳腺癌进展的基因组学研究数据集,来源于 omicsdi.org,归类于肿瘤 / 乳腺癌方向,主题标签为 Genomics。该研究的核心目标是在亚型分层的框架下,比较乳腺导管原位癌(DCIS)与浸润性乳腺癌(IBC)在多个基因组层面的差异,涵盖基因表达、拷贝数变异和 DNA 甲基化等维度。数据集所包含的数据是此前已发表研究的补充材料,可用于乳腺癌进展机制相关的基因组学分析与亚型特异性研究,为理解从原位癌向浸润性癌演进的分子基础提供数据支持。

【数据集背景】

乳腺癌的进展过程,特别是从导管原位癌(DCIS)向浸润性乳腺癌(IBC)的转变,是肿瘤生物学研究中的重要问题。不同分子亚型的乳腺癌在发生、发展和基因组特征上存在显著差异,因此按亚型分层开展比较研究有助于揭示亚型特异的进展机制。该数据集正是围绕这一研究目标而建立,旨在通过多基因组层面的系统比较,刻画 DCIS 与 IBC 之间的分子差异。研究以米兰队列(Milan cohort)命名,表明其样本来源于特定的研究队列。数据集主题标签为 Genomics,说明其内容以基因组学数据为主体。

【数据内容】

该数据集涵盖的基因组层面包括基因表达、拷贝数(copy number)和甲基化(methylation)三类数据。研究设计强调在亚型分层的基础上对 DCIS 与 IBC 进行比较,因此数据内容围绕这两类病变在多个基因组层面的差异展开。数据集中的内容属于此前已发表研究的补充材料,即作为已发表成果的配套数据存档。除上述基因组层面与比较设计外,源站未提供关于样本数量、具体基因列表、平台类型或数据文件格式的进一步说明。

【采集与来源】

数据集来源于 omicsdi.org,英文名称为 Subtype specific studies of breast cancer progression. Milan cohort,所属分类为肿瘤 / 乳腺癌。根据源站描述,该研究以米兰队列为基础,比较 DCIS 与 IBC 在基因表达、拷贝数和甲基化等基因组层面的差异。数据为已发表研究的补充材料。关于样本采集地点、采集时间、伦理审批信息及具体测序或芯片平台,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于乳腺癌进展相关的基因组学分析,尤其是按亚型分层开展的 DCIS 与 IBC 比较研究。具体而言,可用于探索不同亚型中基因表达差异、拷贝数变异模式以及甲基化谱的变化,进而支持亚型特异性进展机制的假设生成与验证。由于数据覆盖多个基因组层面,也适合用于多组学层面的整合分析探索。此外,作为已发表研究的补充数据,可用于重复分析、结果验证或作为后续研究的参照。主题标签 Genomics 表明其应用方向集中于基因组学领域。

【使用方法】

源站未提供具体的使用方法说明,包括数据下载方式、文件组织格式、预处理流程或分析工具建议。使用者需依据源站 omicsdi.org 的页面信息自行获取数据,并结合已发表研究的原文了解数据的生成与分析背景。由于数据为已发表研究的补充材料,建议在使用前查阅相关发表文献以明确数据结构与分析前提。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量评估、缺失值情况、批次效应或技术验证的详细信息。已知的限制包括:数据为已发表研究的补充材料,其完整性与可用性取决于原研究的存档情况;数据集仅涉及基因表达、拷贝数和甲基化三个基因组层面,未提及其他类型数据;样本来源于单一米兰队列,源站未提供队列规模与人群代表性信息。使用者在分析时应考虑上述因素对结果解释的影响。

【引用与许可】

源站未提供引用方式与许可信息。由于该数据集为已发表研究的补充材料,使用时应参考原发表文献的引用要求,具体引用格式与许可条款需以源站 omicsdi.org 及相关出版方的说明为准。

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数据集获取

源站:https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001004390

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

本研究的目的是在多个基因组层面(基因表达、拷贝数、甲基化)以亚型分层的方式比较DCIS和IBC。本档案中的数据是对先前已发表数据的补充。

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