高危型HPV阳性肺癌:肺转移模式的分子证据

本数据集来自 omicsdi.org,聚焦高危型人乳头瘤病毒(hrHPV)阳性肺癌的分子特征,主题标签为 Transcriptomics

omicsdi
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基因组分类Transcriptomics
High risk HPV-positive lung carcinomas: molecular evidence for a pattern of pulmonary metastasis

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

高危型HPV阳性肺癌:肺转移模式的分子证据

本数据集来自 omicsdi.org,聚焦高危型人乳头瘤病毒(hrHPV)阳性肺癌的分子特征,主题标签为 Transcriptomics。研究对 228 例肺癌患者的肿瘤组织标本采用 GP5+6+-PCR 与 p16INK4A 免疫组化进行 hrHPV 检测,并对阳性肿瘤进一步开展 GP5+/6+-PCR 产物基因分型、HPV E7 转录本分析及杂合性缺失(LOH)分析,以评估不同组织学亚型中 hrHPV 的流行情况。该数据可用于探索 hrHPV 感染与肺癌的关系及肺转移相关分子模式(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:高危型人乳头瘤病毒(hrHPV)感染与宫颈癌、肛门生殖器癌及口咽癌相关。已有研究提出 hrHPV 在肺癌中可能发挥作用,但此前关于 hrHPV 感染对肺癌贡献的报道结果相互矛盾。本研究采用经过验证的 hrHPV 检测算法(即 GP5+6+-PCR 和 p16INK4A 免疫组化)在福尔马林固定石蜡包埋(FFPE)肿瘤标本中,评估西方研究人群中不同组织学亚型肺部肿瘤标本的 hrHPV 流行率。材料与方法:对来自 228 例肺癌患者的肿瘤组织标本进行 GP5+6+-PCR 和 p16INK4A 免疫组化检测。hrHPV 阳性肿瘤进一步通过 GP5+/6+-PCR 产物基因分型、HPV E7 转录本分析、杂合性缺失(LOH)分析进行表征。

【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-40777

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    • 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

背景:高危型人乳头瘤病毒(hrHPV)感染与宫颈癌、肛门生殖器癌及口咽癌相关。有研究提出hrHPV在肺癌中可能发挥作用,但既往关于hrHPV感染与肺癌关系的报道结果相互矛盾。本研究采用经验证的hrHPV检测算法(即GP5+6±PCR和p16INK4A免疫组化),在西方研究人群中评估不同组织学亚型肺部肿瘤标本中hrHPV的流行情况,标本为福尔马林固定石蜡包埋(FFPE)肿瘤标本。材料与方法:对228例肺癌患者的肿瘤组织标本进行GP5+6±PCR和p16INK4A免疫组化检测。对hrHPV阳性肿瘤进一步通过GP5+/6±PCR产物基因分型、HPV E7转录本分析、杂合性缺失(LOH)分析及微阵列比较基因组杂交(arrayCGH)进行表征,并回顾患者临床病史。结果:共鉴定出3例(3/228,1.3%)hrHPV阳性肺癌患者,分别为hrHPV 16、18和33型。

所有3例患者(1例男性,2例女性)均有hrHPV相关疾病史;其中2例为宫颈癌,1例为口咽癌。进一步特征分析显示,在每一配对中,肺部肿瘤与既往hrHPV相关癌症具有相同的hrHPV基因型、p16INK4A表达模式、HPV E7 mRNA表达以及基因组异常。结论:本研究发现分子证据支持,在西方人群中,肺癌中的hrHPV与源自其他部位的hrHPV阳性癌症的肺转移相关,而非与原发性肺癌相关。2份肺癌样本(FFPE),1份宫颈癌样本(FFPE),1份头颈癌样本(FFPE)

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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