GSE15366：慢性缺氧预示肝细胞癌不良预后

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源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE15366

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数据说明

背景——肝细胞癌（HCC）在病因、起源细胞和生物学特性方面均为异质性肿瘤。该疾病的病程不可预测，部分取决于肿瘤微环境。微环境因素之一是缺氧，已知其可促进其他恶性肿瘤的侵袭性。我们假设HCC中存在某些具有慢性缺氧及特征性基因表达模式的区域。此外，在HCC的发展过程中，这种慢性缺氧通过该基因表达对预后具有重要影响。迄今为止，大多数研究是在急性缺氧模型（<24小时）中进行的。方法——人肝母细胞瘤细胞HepG2在常氧（20% O2）或缺氧（2% O2）条件下培养72小时，即适应慢性缺氧所需的时间。3天后收集细胞并通过微阵列技术进行分析。筛选出高度显著差异表达的基因，并用于在四项已发表的患者研究中评估我们的体外慢性缺氧基因特征的临床价值。

其中三项针对HCC患者的独立微阵列研究被用作训练集，以确定一个最小预后基因集，另一项研究则用于验证。基因表达分析及其与临床结局的相关性，采用Goeman等人（）的生物信息学方法进行评估。结果——在HepG2细胞中，于2%氧气条件下培养72小时的细胞中有3592个基因存在差异表达。其中，265个基因显示出高度显著的变化（2倍变化且p=0.0001）。72小时后的基因表达水平不同于急性缺氧反应（前24小时内），并体现了慢性化特征。通过计算方法，我们从这265个高度显著基因中鉴定出7个在所有三个不同训练集中均与预后相关的基因，并在第4个数据集中进行了独立验证。通过我们的方法，我们能够纳入

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。