GSE9536:ß-Catenin通路在局灶性结节性增生中过表达但在肝硬化FNH样结节中不过表达

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE9536_series_matrix.txt.gz),基于Affymetrix和cDNA微阵列比较8例局灶性结节性增生(FNH)与6例正常肝组织的基因表达,并用定量RT-PCR在70例良性肝肿瘤中验证候选基因

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医学影像分类Expression profiling by arrayGPL969606
GSE9536: The ß-Catenin Pathway is Overexpressed in Focal Nodular Hyperplasia but not in Cirrhotic FNH-like Nodules

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GSE9536:ß-Catenin通路在局灶性结节性增生中过表达但在肝硬化FNH样结节中不过表达

The ß-Catenin Pathway is Overexpressed in Focal Nodular Hyperplasia but not in Cirrhotic FNH-like Nodules

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE9536_series_matrix.txt.gz),基于Affymetrix和cDNA微阵列比较8例局灶性结节性增生(FNH)与6例正常肝组织的基因表达,并用定量RT-PCR在70例良性肝肿瘤中验证候选基因。数据覆盖FNH与肝硬化FNH样结节的转录组差异,可用于研究ß-Catenin通路在FNH中的作用及良性肝病变的分子分型(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 06 200。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):局灶性结节性增生(FNH)是良性肝脏病变,被认为是正常肝脏中血流量增加引起的增生性反应。相比之下,FNH样结节发生于肝硬化肝脏,但具有相似的组织病理学特征。为更好地理解FNH的病理生理学,我们进行了转录组分析。方法:使用Affymetrix和cDNA微阵列比较8例FNH与6例正常肝组织的基因表达。所选基因在70例良性肝肿瘤(包括腺瘤以及肝硬化和FNH样病变)中通过定量RT-PCR进行验证。结果:在FNH的失调基因中,有19个在正常肝小叶中具有生理性分区。所有6个静脉周围基因在FNH中上调,而13个通常在门管区表达的基因下调。免疫组织化学显示谷氨酰胺合成

【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、GPL96、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=GSE9536

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 10 201,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

局灶性结节性增生(FNH)是良性肝脏病变,被认为是正常肝脏中血流增加所引起的增生性反应。相比之下,FNH样结节发生于肝硬化肝脏,但具有相似的组织病理学特征。为更好地理解FNH的病理生理学,我们进行了转录组学分析。方法:采用Affymetrix芯片和cDNA微阵列比较8例FNH与6例正常肝脏组织的基因表达。选取的基因在70例良性肝脏肿瘤(包括腺瘤、肝硬化和FNH样病变)中通过定量RT-PCR进行验证。结果:在FNH中失调的基因中,有19个在正常肝小叶中具有生理性分区分布。所有6个静脉周围基因在FNH中上调,而通常表达于门管区周围的13个基因则下调。免疫组织化学显示谷氨酰胺合成酶显著过表达,形成通常以可见静脉为中心的网络状区域。ß-catenin mRNA轻度但显著过表达,若干已知的ß-catenin靶基因亦如此。

此外,在无激活突变的情况下,活化的低磷酸化ß-catenin蛋白在FNH中积累。这些结果表明ß-catenin通路在FNH中呈区带性特异性激活,而其他良性肝细胞肿瘤(包括FNH样病变)则表现出完全不同的ß-catenin表达模式。结论:在FNH中,ß-catenin通路表达增高仅限于扩大的门静脉周围区域,这可能解释了病灶起源处肝细胞的轻度多克隆性过度增殖。FNH样结节可能具有不同的发病学起源。关键词:疾病状态分析

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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