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创建/更新时间

2026-10-07

资源简介

caArray_meyer-00191：基于mRNA表达谱的人肺癌分类揭示不同的腺癌亚类

该数据集围绕人肺癌的分子分类展开，利用寡核苷酸微阵列技术，对186例肺肿瘤样本中对应12,600个转录序列的mRNA表达水平进行了检测，其中包含139例手术切除的肺腺癌。研究通过层次聚类和概率聚类方法，在表达数据中识别出肺腺癌的不同亚类，其中包括神经内分泌基因高表达和II型肺细胞基因高表达的肿瘤类型。回顾性分析显示，神经内分泌基因表达的腺癌预后相对较差。表达谱分析还能区分原发性肺腺癌与肺外来源的转移瘤，显示出诊断潜力。该数据集属于肿瘤/肺癌领域，主题标签为Transcriptomics，来源于omicsdi.org。

【数据集背景】

肺癌是美国及全球范围内导致癌症死亡的主要原因。该数据集旨在通过分子分类方法，建立肺癌的分子分类学，尤其聚焦于肺腺癌的亚类识别。研究利用寡核苷酸微阵列分析mRNA表达水平，以期在传统病理分类之外，提供基于基因表达模式的更精细分型依据。这一背景强调了表达谱分析在肺癌诊断和预后判断中的潜在价值。

【数据内容】

数据集包含186例肺肿瘤样本的mRNA表达数据，对应12,600个转录序列。其中139例为手术切除的肺腺癌。通过层次聚类和概率聚类，表达数据定义了肺腺癌的不同亚类，包括神经内分泌基因高表达和II型肺细胞基因高表达的肿瘤。回顾性分析还揭示了神经内分泌基因表达腺癌与较差预后之间的关联。此外，表达谱能够区分原发性肺腺癌与肺外来源的转移瘤。

【采集与来源】

数据来源于omicsdi.org。样本为肺肿瘤组织，包括手术切除的肺腺癌。检测平台为寡核苷酸微阵列，用于分析mRNA表达水平。源站描述未提供更详细的采集时间、地点、患者人口学信息或样本处理流程。

【适用场景】

该数据集适用于肺癌分子分类研究，特别是肺腺癌亚类的识别与验证。可用于探索神经内分泌基因和II型肺细胞基因在肺腺癌中的表达特征及其与预后的关系。也可用于评估表达谱在区分原发性肺腺癌与肺外转移瘤中的诊断潜力。此外，适合作为转录组学分析、聚类方法比较以及肺癌生物标志物发现的参考数据。

【使用方法】

源站未提供具体的数据使用说明、文件格式、预处理步骤或分析工具推荐。用户需参考源站提供的原始描述或相关文献以获取详细使用方法。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量、样本量代表性、技术重复、批次效应或统计功效的具体信息。已知样本量为186例肺肿瘤，其中139例为肺腺癌，转录序列数为12,600。回顾性分析提示神经内分泌基因表达与较差预后相关，但未提供更详细的临床随访数据或验证结果。表达谱区分原发与转移瘤的能力基于该数据集的分析，但未说明外部验证情况。

【引用与许可】

源站未提供引用格式、许可协议或使用限制的具体信息。用户应直接访问omicsdi.org获取相关引用和许可要求。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-83227

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源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-83227

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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

我们已经构建了肺癌的分子分类学，肺癌是美国及全球范围内导致癌症死亡的主要原因。利用寡核苷酸微阵列技术，我们分析了186份肺部肿瘤样本中对应于12，600个转录序列的mRNA表达水平，其中包括从肺部切除的139例腺癌。通过表达数据的层次聚类和概率聚类，我们定义了肺腺癌的不同亚类。其中，分别包括神经内分泌基因和II型肺泡细胞基因相对高表达的肿瘤。回顾性分析显示，神经内分泌基因表达的腺癌预后较差。表达谱分析的诊断潜力因其能够区分原发性肺腺癌与肺外转移瘤而得到强调。这些结果表明，将表达谱数据与临床参数相结合，可能有助于肺癌患者的诊断。

meyer-00191 检测类型：基因表达提供商：Affymetrix 芯片设计：HG_U95Av2 生物体：智人（ncbitax）材料类型：总RNA、合成RNA、生物体部分、整个生物体疾病状态：肺癌、正常

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