非小细胞肺癌上皮-间质转化基因特征预测厄洛替尼及PI3K通路抑制剂耐药并识别Axl为新EMT标志物

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/肺癌分类,主题为转录组或基因表达。源站描述了一项在非小细胞肺癌中构建76基因上皮-间质转化(EMT)表达特征的研究,该特征在54株DNA指纹鉴定的NSCLC细胞系中建立,并在独立细胞系及BATTLE临床试验患者中验证,可独立于微阵列平台将细胞系分类为上皮型或间质型,并

sra
浏览 9
基因组预测Transcriptome or Gene expression
PRJNA149495: An epithelial-mesenchymal transition (EMT) gene signature predicts resistance to erlotinib and PI3K pathway inhibitors and identifies Axl as a novel EMT marker in non-small cell lung cancer.

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

非小细胞肺癌上皮-间质转化基因特征预测厄洛替尼及PI3K通路抑制剂耐药并识别Axl为新EMT标志物

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/肺癌分类,主题为转录组或基因表达。源站描述了一项在非小细胞肺癌中构建76基因上皮-间质转化(EMT)表达特征的研究,该特征在54株DNA指纹鉴定的NSCLC细胞系中建立,并在独立细胞系及BATTLE临床试验患者中验证,可独立于微阵列平台将细胞系分类为上皮型或间质型,并与E-cadherin蛋白表达强相关。数据可用于研究EMT与靶向药物及化疗反应的关系,并预测erlotinib和PI3K通路抑制剂耐药性(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):上皮/间质转化(EMT)与上皮癌细胞中细胞黏附分子(如E-cadherin)的丢失以及侵袭、迁移和增殖增加相关。在非小细胞肺癌(NSCLC)中,EMT与对EGFR抑制剂的更强耐药性相关。然而,其预测对其他靶向药物或化疗反应的能力尚未得到充分表征。本研究的目的是开发一个稳健的、平台独立的EMT基因表达特征,并研究NSCLC中EMT与药物反应之间的关联。一个76基因的EMT特征在54株DNA指纹鉴定的NSCLC细胞系中衍生,并在独立的细胞系集以及来自BATTLE临床试验的NSCLC患者中进行了测试。该特征独立于微阵列平台将细胞系分类为上皮型或间质型,并与E-cadherin蛋白强相关

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA149495

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

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/bioproject/PRJNA149495

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

上皮/间质转化(EMT)与上皮性癌中细胞黏附分子(如E-cadherin)缺失以及侵袭、迁移和增殖能力增强相关。在非小细胞肺癌(NSCLC)中,EMT与对EGFR抑制剂更强的耐药性相关。然而,其预测对其他靶向药物或化疗反应的能力尚未得到充分表征。本研究的目的是开发一种稳健的、不依赖平台的EMT基因表达特征,并探讨NSCLC中EMT与药物反应之间的关联。研究在54个经DNA指纹鉴定的NSCLC细胞系中构建了一个76基因的EMT特征,并在独立的一组细胞系以及来自BATTLE临床试验的NSCLC患者中进行了验证。该特征能够在不依赖微阵列平台的情况下将细胞系分类为上皮型或间质型,并与通过反向相蛋白阵列测定的E-cadherin蛋白水平高度相关。同时还证实了Rab25(在上皮型细胞系中)和Axl(在间质型细胞系中)的蛋白表达较高,这两个特征基因在其他癌症类型中与EMT相关。

间充质细胞系对EGFR抑制表现出显著更强的耐药性,且这种耐药性与EGFR突变状态无关,并且对靶向PI3K/Akt通路的药物也更具耐药性。我们未观察到EMT与细胞毒性化疗反应之间存在关联,包括顺铂、培美曲塞和多西他赛单药治疗和/或联合方案(p值≥0.2)。在NSCLC患者中,EMT特征预测了厄洛替尼组的8周疾病控制,但在其他治疗组中则不然。总之,我们开发了一个稳健的EMT特征,可预测对EGFR抑制剂和PI3K/Akt通路抑制剂的耐药性。总体设计:在生物标志物整合靶向治疗肺癌消除(BATTLE)试验中,对131例难治性非小细胞肺癌患者的核心活检样本进行了基因表达谱检测。我们使用了

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。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案