GSE336982:肥胖通过气道免疫功能障碍促进肺癌发生
该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,主题为肥胖通过气道免疫功能障碍促进肺癌发生,属于肿瘤/肺癌方向。源站描述涉及 1170 名高危个体的病例对照研究、278 名额外的气道基因表达分析以及 109 例支气管肺泡灌洗样本的流式细胞分析,可用于研究肥胖与肺癌风险及气道免疫微环境的关系(来源 N

基本信息
资源简介
GSE336982:肥胖通过气道免疫功能障碍促进肺癌发生
Obesity Promotes Lung Carcinogenesis Through Airway Immune Dysfunction
该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,主题为肥胖通过气道免疫功能障碍促进肺癌发生,属于肿瘤/肺癌方向。数据包含 1 个文件,样例为 GSE336982_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序表达谱,平台为 GPL18573,物种为 9606。源站描述涉及 1170 名高危个体的病例对照研究、278 名额外的气道基因表达分析以及 109 例支气管肺泡灌洗样本的流式细胞分析,可用于研究肥胖与肺癌风险及气道免疫微环境的关系(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jun 29 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):理由:尽管肥胖与抗肿瘤免疫功能紊乱之间存在明确联系,但高身体质量指数却与肺癌风险降低相关,从而形成“肥胖悖论”。目的:我们试图通过临床和临床前建模来阐明这一关系并获得机制性见解。方法与测量:在 1170 名高危个体(594 名癌症患者)中开展了一项早期肺癌风险的病例对照研究,按 CT 扫描确定的总腹部脂肪面积(TFA)进行分层。对另外 278 名患者的气道基因表达数据按 TFA 进行了分析,并检查了肥胖对化学和突变驱动的肺癌发生模型的影响。使用流式细胞术分析了小鼠肺部和患者支气管肺泡灌洗液(n=109)免疫微环境的影响。结果:肺癌与较高的 TFA 相关,在 uni
【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:GPL18573、9606。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE336982
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 05 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE336982
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 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
理由:尽管肥胖与抗肿瘤免疫功能失调之间存在明确联系,但高身体质量指数却与肺癌风险降低相关,从而引出了“肥胖悖论”。目的:我们旨在通过临床和临床前模型来阐明这一关系并获得机制性见解。方法与测量:一项针对早期肺癌风险的病例对照研究在1170名高风险个体(其中594人患癌)中进行,依据CT扫描确定的总腹部脂肪面积(TFA)进行分层。另外分析了278名患者的气道基因表达数据与TFA的关系,并考察了肥胖对化学物质和突变驱动的肺癌发生模型的影响。使用流式细胞术分析了小鼠肺部及患者支气管肺泡灌洗液(n=109)免疫环境的变化。结果:在单变量和多变量模型中,肺癌与较高的TFA有关。高TFA气道中的基因表达提示免疫活性受到抑制。
与瘦对照组相比,肥胖小鼠的肺部在基线和癌变过程中均显示出大量潜在抑制性髓系细胞、活化的调节性T细胞以及效应T细胞缺陷,而肥胖显著加剧了这一情况。功能测定和去除细胞研究表明,肥胖增强的Tregs能够促进肿瘤快速生长,对患者气道白细胞的流式分析进一步提示,高TFA患者的肺部免疫监视功能受损。结论:肥胖与肺癌发生增强相关。在临床和临床前系统中,免疫抑制机制随脂肪过多而上调,包括活化且功能性的Tregs。这些结果驳斥了肺癌风险存在肥胖悖论的观点。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




