人原发乳腺肿瘤转录组分析验证76基因预后特征揭示其强时间依赖性

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-7390

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

背景：近期有报道称，一种76基因预后特征能够预测淋巴结阴性（N-）乳腺癌患者的远处转移。TRANSBIG开展的这项研究旨在独立验证这些结果，并将结局与临床风险评估进行比较。材料与方法：在Bordet研究所对198例N-且未接受全身治疗患者的冷冻样本进行了基因表达谱分析，分析对临床数据设盲，且独立于Veridex。基因组风险由Veridex定义，并对临床数据设盲。生存分析由独立统计学家完成，使用基因组风险进行，并依据Adjuvant!Online定义的临床风险进行调整。结果：对于良好特征组，实际5年和10年远处转移时间（TDM）分别为98%（88%-100%）和94%（83%-98%）；对于不良特征组，分别为76%（68%-82%）和73%（65%-79%）。对于良好特征组，实际5年和10年总生存（OS）分别为98%（88%-100%）和87%（73%-94%）；对于不良特征组，分别为84%（77%-89%）和72%（63%-78%）。

我们观察到该特征具有强烈的时间依赖性，导致在5年时，TDM和OS的调整后HR分别为13.58（1.85-99.63）和8.20（1.10-60.90），在10年时分别为5.11（1.57-16.67）和2.55（1.07-6.10）。结论：这一独立验证证实了76基因特征的性能，并增加了越来越多的证据，表明基因表达特征具有临床相关性，特别是在识别高风险的早期远处转移患者方面。实验总体设计：来自原发性乳腺肿瘤的微阵列实验数据集，用于验证76基因特征（VERIDEX）。无重复，无参考样本。

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。