不同集落形成能力的乳腺癌细胞系表达数据

该数据集来自 omicsdi.org,收录了不同集落形成能力的乳腺癌细胞系表达数据,属于转录组学范畴。源站描述指出,培养的癌细胞在药物敏感性、生长条件适应等方面表现出显著的表型异质性,其中锚定非依赖性生长(半固体培养基中的集落形成能力)被视为癌症生物学的基本特征,与体内致瘤性和转移潜能等侵袭性相关,

omicsdi
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基因组分类Transcriptomics
Expression data from breast cancer cell lines with various colony-forming ability

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

不同集落形成能力的乳腺癌细胞系表达数据

该数据集来自 omicsdi.org,收录了不同集落形成能力的乳腺癌细胞系表达数据,属于转录组学范畴。源站描述指出,培养的癌细胞在药物敏感性、生长条件适应等方面表现出显著的表型异质性,其中锚定非依赖性生长(半固体培养基中的集落形成能力)被视为癌症生物学的基本特征,与体内致瘤性和转移潜能等侵袭性相关,也用作体外转化的标志。研究者利用全基因组 DNA microarray 研究,构建了与该表型相关的表达特征,可用于探索锚定非依赖性细胞生长的分子机制(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):培养的癌细胞在多种测量方式下表现出显著的表型异质性,例如对药物的敏感性或在各种条件下的生长能力。其中,表现出锚定非依赖性细胞生长(半固体培养基中的集落形成能力)的能力被认为是癌症生物学中的基本特征,因为它与体内肿瘤细胞的侵袭性(如致瘤和转移潜能)相关,也被用作体外转化的标志。尽管已鉴定出多个与锚定非依赖性相关的遗传因素,但这种能力的分子基础在很大程度上仍不清楚。为了研究锚定非依赖性细胞生长的分子机制,我们使用全基因组 DNA microarray 研究,开发了与该表型相关的表达特征。利用这一特征,w

【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-15026

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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

培养的癌细胞在以多种方式测量时,如对药物的敏感性或在各种条件下的生长能力,表现出显著的表型异质性。其中,展现非锚定依赖性细胞生长能力(半固体培养基中的集落形成能力)被认为是癌症生物学中的基本特征,因为它与体内肿瘤细胞的侵袭性,如致瘤性和转移潜能相关,并且也被用作体外转化的标志。尽管已识别出多个与非锚定依赖性相关的遗传因素,但这一能力的分子基础仍大部分未知。为了探究非锚定依赖性细胞生长的分子机制,我们运用全基因组DNA微阵列研究,开发了与该表型相关的表达特征。利用这一特征,我们识别出一个与锚定非依赖性生长表型相关的激活线粒体生物发生程序,并且重要的是,我们证明这一表型预示着原发乳腺和肺部肿瘤的转移潜力。

关键词:具有不同集落形成能力的乳腺癌细胞系

为开发反映非锚定依赖性细胞生长能力的表达特征,我们首先在含甲基纤维素的悬浮培养皿中对19种乳腺癌细胞系进行了集落形成实验。从接种20,000个细胞开始,五种细胞系(MDA-MB-361、HCC38、ZR75、Hs578T和BT483)形成的集落少于20个,而八种细胞系(MCF7、MDA-MB-231、BT20、SKBR3、MDA-MB-435s、T47D和BT474)显示出超过500个集落的形成。其余细胞系在集落形成能力上表现出中间表型(20-200个集落;HCC1143、HCC1806、HCC1428、MDA-MB-453、CAMA1、BT549和MDA-MB-157)。在19种细胞系中,有11种细胞系在不同批次中有表达数据的重复。我们移除了批次效应

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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