癌症相关成纤维细胞在不同癌症类型中显示异常DNA甲基化 [RNA-seq]

该数据集来自 NCBI GEO(GSE255122),为 RNA-seq 表达谱数据,聚焦肝癌中癌症相关成纤维细胞(CAFs)与正常组织相关成纤维细胞(NAFs)的分子差异

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基因组分类GPL185739606
GSE255122: Cancer-associated fibroblasts reveal aberrant DNA methylation across different types of cancer [RNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

癌症相关成纤维细胞在不同癌症类型中显示异常DNA甲基化 [RNA-seq]

Cancer-associated fibroblasts reveal aberrant DNA methylation across different types of cancer [RNA-seq]

该数据集来自 NCBI GEO(GSE255122),为 RNA-seq 表达谱数据,聚焦肝癌中癌症相关成纤维细胞(CAFs)与正常组织相关成纤维细胞(NAFs)的分子差异。研究从肝脏肿瘤中分离 CAFs 与 NAFs,分析其 DNA 甲基化谱,发现部分 CAFs 存在异常 DNA 甲基化并反映在基因表达水平;肝 CAF 特异性 CpG 甲基化与肝癌生存相关,并与肺癌、前列腺癌、食管癌和胃癌公共数据整合揭示重叠表观遗传异常。数据可用于 CAF 表观遗传特征分析与肿瘤微环境研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):癌症相关成纤维细胞(CAFs)是肿瘤微环境的关键组成部分。多项研究表明 CAFs 与正常组织相关成纤维细胞(NAFs)之间存在分子差异。本研究从肝脏肿瘤中分离 CAFs 和 NAFs,并分析其 DNA 甲基化谱。一部分 CAFs 表现出异常 DNA 甲基化,这也反映在基因表达水平上。肝脏 CAF 特异性 CG 二核苷酸(CpGs)处的 DNA 甲基化与肝癌数据中的生存相关。与不同癌症类型(包括肺癌、前列腺癌、食管癌和胃癌)中 CAF 对 NAF 的公共数据集进行整合分析,揭示了重叠的表观遗传异常。DNA 甲基化具有共同异常的 CpGs 包括 cg09809672(EDARADD)、cg07134930(HDAC4)和 cg05935904(基因间区)。这些位点的异常 DNA 甲基化

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL18573、9606。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE255122

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 14 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

肿瘤相关成纤维细胞(CAFs)是肿瘤微环境的关键组成部分。多项研究表明,CAFs与正常组织相关成纤维细胞(NAFs)之间存在分子差异。本研究从肝脏肿瘤中分离出CAFs和NAFs,并分析其DNA甲基化谱。部分CAFs表现出异常的DNA甲基化,这一现象在基因表达水平上也有所体现。肝脏CAF特异性CG二核苷酸(CpGs)的DNA甲基化与肝癌数据中的生存率相关。通过与不同癌症类型(包括肺癌、前列腺癌、食管癌和胃癌)中CAF与NAF的公共数据集进行整合分析,揭示了重叠的表观遗传异常。DNA甲基化共同异常的CpGs包括cg09809672(EDARADD)、cg07134930(HDAC4)和cg05935904(基因间区)。这些位点的异常DNA甲基化与多种癌症类型的预后相关。因此,肿瘤环境对CAFs的激活伴随着特征性的表观遗传修饰,这些修饰可作为疾病分层的生物标志物。

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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