炎性与非炎性乳腺癌样本比较数据集

包含41例IBC和55例非IBC样本的基因表达谱,用于诊断、预后和预测标志物探索。由ArrayExpress提供,来自OmicsDI,数据格式为表格,包含96条数据记录,适用于分类任务,专注于肿瘤领域的炎性乳腺癌研究。

ArrayExpressArrayExpress
OmicsDI
浏览 39
表格分类
E-MTAB-1006

基本信息

模态
表格
数据量
96
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-09-27

资源简介

炎性与非炎性乳腺癌样本比较数据集

【一句话概览】

胆汁酸在脊椎动物代谢中促进肠道脂质吸收,并作为脂质和碳水化合物代谢的信号分子,也是排出多余胆固醇的主要途径。Amacr 是从胆固醇生成胆汁酸所需的酶之一,缺乏 Amacr 的小鼠仅能产生少量(不足10%)胆汁酸,但在正常实验室条件下无症状。胆固醇吸收发生在空肠。本实验将 Amacr 缺失小鼠与野生型小鼠的肠道等分为四段,刮取内皮层,分离 RNA,比较各段基因表达水平,每种基因型与肠段组合设 3 个生物学重复。受试者数 55(来源 OmicsDI)。

【数据内容】

源站原始描述:Bile acids play multiple roles in vertebrate metabolism by facilitating lipid absorption in the intestine and acting as a signaling molecule in lipid and carbohydrate metabolism. Bile acids are also the main route to excrete excess cholesterol out of the body. Alpha-methyl-Coa racemase (Amacr) is one of the enzymes needed to produce bile acids from cholesterol. The mouse model lacking Amacr can produce only minor (less than 10%) amounts of bile acids, but still they are symptomless in normal lab…

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):胆汁酸在脊椎动物代谢中发挥多重作用,既促进肠道中的脂质吸收,又作为脂质和碳水化合物代谢中的信号分子。胆汁酸也是将过量胆固醇排出体外的主要途径。α-甲基辅酶A消旋酶(Amacr)是从胆固醇生成胆汁酸所需的酶之一。缺乏Amacr的小鼠模型只能产生少量(不足10%)胆汁酸,但在正常实验室条件下仍无症状。胆固醇吸收发生在肠道的空肠部分。在本实验中,将Amacr-/-和野生型小鼠的肠道分为四个等长段,并通过刮取收集内皮层。从这些样本中分离RNA,并比较各段中的基因表达水平。每种基因型/肠段组合3个生物学重复。

【适用方向】

结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。

【获取与许可】

源站页面:https://www.omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-1006

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源站:https://www.omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-1006

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    • 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

包含41例IBC和55例非IBC样本的基因表达谱,用于诊断、预后和预测标志物探索。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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