慢病毒载体插入诱变鉴定肝细胞癌相关新癌基因

该数据集来自 NCBI GEO(GSE31409),采用基于慢病毒载体的插入诱变方法在三种小鼠模型中诱导肝细胞癌,并鉴定出四个新的致癌起始基因:Braf、Sos1、Fign 以及 Dlk1-Dio3 印记区域

geo
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基因组预测Expression profiling by arrayGPL624610090
GSE31409: Lentiviral vector-based insertional mutagenesis identifies new clinically relevant cancer genes involved in the pathogenesis of hepatocellular carcinoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

慢病毒载体插入诱变鉴定肝细胞癌相关新癌基因

Lentiviral vector-based insertional mutagenesis identifies new clinically relevant cancer genes involved in the pathogenesis of hepatocellular carcinoma

该数据集来自 NCBI GEO(GSE31409),采用基于慢病毒载体的插入诱变方法在三种小鼠模型中诱导肝细胞癌,并鉴定出四个新的致癌起始基因:Braf、Sos1、Fign 以及 Dlk1-Dio3 印记区域。数据为表达谱芯片数据(GPL6246,小鼠),可用于研究这些基因在肝细胞癌发生、细胞转化、干性与能量代谢中的功能关联,以及评估其表达水平或转录特征与人类肝细胞癌临床结局的关系(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 16 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们设计了一种基于慢病毒载体的新型插入诱变方法,在三种小鼠模型中诱导肝细胞癌,并鉴定出四个新的致癌起始基因。其中两个基因是已被充分表征的 Braf 和 Sos1,另外两个是 Fign——编码一种功能尚不清楚的 AAA ATPase——以及复杂的 Dlk1-Dio3 印记区域,该区域最近被认为与癌症和干性有关。Fign 或 Braf 的激活与 Dlk1-Dio3 印记区域的上调在功能上相互关联,可能共同控制细胞转化、干性和能量代谢。此外,所鉴定出的所有基因在人类肝癌发生中均发挥相关作用,因为它们的表达水平和/或由其失调诱导的转录特征可预测肝细胞癌患者不同的临床结局。这些系列由

【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:Expression profiling by array、GPL6246、10090。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=GSE31409

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 04 201,引用时请注意版本时效。

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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

我们设计了一种基于慢病毒载体的新型插入突变方法,在三种小鼠模型中诱导肝细胞癌,并鉴定了四个新的癌症起始基因。其中两个基因是已被充分表征的Braf和Sos1,另外两个分别是Fign——编码一种功能尚不清楚的AAA ATPase——以及复杂的Dlk1-Dio3印记区域,该区域最近被发现与癌症和干性有关。Fign或Braf的激活以及Dlk1-Dio3印记区域的上调在功能上相互关联,可能共同调控细胞转化、干性和能量代谢。此外,所有鉴定出的基因在人类肝癌发生中均发挥相关作用,因为它们的表达水平和/或由其失调所诱导的转录特征可预测肝细胞癌患者不同的临床结局。这些系列数据由mRNA表达微阵列数据组成(GeneChip® Mouse Gene 1.0 ST Array,Affymetrix),来自8份非肿瘤肝脏组织和21份由插入突变诱导的肝细胞癌组织。

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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