EGFR胞外域亚型膜表达预测淋巴结阴性宫颈癌放化疗后结局
该数据集来自omicsdi.org,聚焦淋巴结阴性宫颈癌患者接受常规放化疗后的预后分析。研究比较了缺乏酪氨酸激酶结构域的表皮生长因子受体(EGFR)胞外域亚型与全长受体及其自磷酸化状态的预后意义,并通过Illumina beadarrays对110例肿瘤进行基因表达分析,探索与胞外域亚型高表达相关的

基本信息
资源简介
EGFR胞外域亚型膜表达预测淋巴结阴性宫颈癌放化疗后结局
该数据集来自 omicsdi.org,聚焦淋巴结阴性宫颈癌患者接受常规放化疗后的预后分析,属于肿瘤/宫颈癌分类下的转录组学研究。研究比较了缺乏酪氨酸激酶结构域的表皮生长因子受体(EGFR)胞外域亚型与全长受体及其自磷酸化状态的预后意义,并进一步通过基因表达分析探索与胞外域亚型高表达相关的信号通路。数据涵盖 110 例肿瘤的 Illumina beadarrays 基因表达分析,并在一个包含 41 例肿瘤的独立队列中对结果进行了验证。该数据集的主题标签为 Transcriptomics,可为宫颈癌放化疗预后相关的分子机制研究提供转录组层面的数据参考。
【数据集背景】
宫颈癌患者接受常规放化疗后的预后差异是临床关注的问题。表皮生长因子受体(EGFR)及其不同亚型的表达状态可能与治疗结局相关。该研究关注缺乏酪氨酸激酶(TK)结构域的表皮生长因子受体胞外域亚型,并将其预后意义与全长受体及其自磷酸化状态进行比较,研究对象为接受常规放化疗的淋巴结阴性宫颈癌患者。
【数据内容】
数据集的核心内容为肿瘤样本的基因表达分析数据,采用 Illumina beadarrays 平台进行检测。研究对 110 例肿瘤进行了基因表达分析,用于探索与胞外域亚型高表达相关的信号通路;同时在一个独立的 41 例肿瘤队列中对相关结果进行了验证。数据主题标签为 Transcriptomics,所属分类为肿瘤/宫颈癌。
【采集与来源】
该数据集来源于 omicsdi.org。源站描述表明,研究通过 Illumina beadarrays 对 110 例肿瘤开展基因表达分析,并在独立的 41 例肿瘤队列中验证结果。样本的具体采集时间、采集地点、伦理审批信息以及样本纳入排除标准等,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于淋巴结阴性宫颈癌患者接受常规放化疗后预后相关的转录组研究,可用于比较 EGFR 胞外域亚型、全长受体及其自磷酸化状态的预后意义,也可用于探索与胞外域亚型高表达相关的信号通路。其验证队列设计适合对基于 110 例肿瘤分析得到的通路相关结果进行独立验证。其他潜在应用场景源站未提供。
【使用方法】
源站描述提及使用 Illumina beadarrays 进行基因表达分析,并在独立队列中验证结果,但未提供具体的数据下载方式、文件格式、预处理流程、标准化方法或分析代码。相关使用方法信息源站未提供。
【质量与限制】
该数据集包含 110 例肿瘤的分析队列和 41 例肿瘤的独立验证队列,研究设计包含结果验证环节。但源站未提供样本的临床特征分布、随访时长、数据完整性评估、批次效应处理或质量控制指标等信息。数据集的具体质量评价与使用限制源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式、许可协议或使用条款信息。
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。
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-29817
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
我们比较了缺乏酪氨酸激酶(TK)结构域的表皮生长因子受体(EGFR)胞外域亚型与全长受体及其自磷酸化状态在接受常规放化疗的宫颈癌中的预后意义。我们进一步通过对110例肿瘤的基因表达分析,探索了与胞外域亚型高表达相关的信号通路,并在一个独立的41例肿瘤队列中验证了结果。通过Illumina beadarrays对110例患者进行基因表达分析,研究了与胞外域亚型表达相关的通路,并在一个独立的41例患者队列中进行了验证。
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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