ADAM-28:与石棉相关肺腺癌的潜在致癌基因
数据基于 22,323 元素微阵列,分析 36 例原发性肺腺癌的肿瘤基因表达,其中 12 例肺石棉小体计数高于城市居住相关水平(ARLC-AC),24 例无石棉小体(NARLC-AC),用于识别与石棉相关肺腺癌及石棉相关肺肿瘤发生相关的基因表达生物标志物(来源 omicsdi.org)

基本信息
资源简介
ADAM-28:与石棉相关肺腺癌的潜在致癌基因
该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤/肺癌方向,主题标签为 Transcriptomics。数据基于 22,323 元素微阵列,分析 36 例原发性肺腺癌的肿瘤基因表达,其中 12 例肺石棉小体计数高于城市居住相关水平(ARLC-AC),24 例无石棉小体(NARLC-AC),用于识别与石棉相关肺腺癌及石棉相关肺肿瘤发生相关的基因表达生物标志物(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):为识别与石棉相关肺腺癌相关的基因表达生物标志物,我们在 22,323 元素微阵列上分析了总共 36 例原发性肺腺癌的原发肿瘤基因表达,将 12 例肺石棉小体计数高于与城市居住相关水平(ARLC-AC:石棉相关肺癌-腺癌)的患者与 24 例无石棉小体(NARLC-AC:非石棉相关肺癌-腺癌)的患者进行比较。为识别与石棉相关肺肿瘤发生相关的基因表达生物标志物,我们对 36 例原发性肺腺癌患者的肿瘤进行了基因表达阵列分析,将 12 例肺石棉小体计数高于与城市居住相关水平(ARLC-AC:石棉相关肺癌-腺癌)的患者与 24 例无石棉小体(NARLC-AC:非石棉相关肺
【主题与分类】
主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-20875
下载信息
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数据集获取
源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-20875
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
为识别与石棉相关肺腺癌相关的基因表达生物标志物,我们对总共36例原发性肺腺癌的原发肿瘤基因表达进行了分析,使用了包含22,323个元件的微阵列,将12例肺石棉小体计数高于与城市居住相关水平的患者(ARLC-AC:石棉相关肺癌-腺癌)与24例无石棉小体的患者(NARLC-AC:非石棉相关肺癌-腺癌)进行比较。为识别与石棉相关肺肿瘤发生相关的基因表达生物标志物,我们对36例原发性肺腺癌患者的肿瘤进行了基因表达阵列分析,将12例肺石棉小体计数高于与城市居住相关水平的患者(ARLC-AC:石棉相关肺癌-腺癌)与24例无石棉小体的患者(NARLC-AC:非石棉相关肺癌-腺癌)进行比较。标记的第一链cDNA的合成使用Amersham CyScribe Post-Labelling试剂盒进行,起始材料为20微克总RNA。向反应中加入氨基烯丙基标记的dNTP混合物,以生成氨基烯丙基标记的第二链cDNA。
水解反应后,使用Amersham GFX柱纯化单链cDNA探针。通过将cDNA样品与Amersham Cy3(参照)或Cy5(肿瘤)混合并在暗处孵育,进行染料偶联反应。反应物经Amersham GFX柱纯化,以去除未结合/淬灭的染料。纯化后,样品混合进行杂交,标记的cDNA共杂交至22K寡核苷酸微阵列上。载玻片在GMS418共聚焦扫描仪(Agilent)上扫描。根据倍数变化和P值,鉴定出ARLC-AC与NARLC-AC之间差异表达的基因,并利用基因本体论对其进行优先级排序。
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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