CURELUNG 项目表观遗传学部分(患者数据集)
该数据集来自 CURELUNG 项目的表观遗传学部分,聚焦非小细胞肺癌(NSCLC)患者。研究使用 DNA 甲基化微阵列分析人类基因组中 450,000 个 CpG 位点,样本来自多中心 490 例 NSCLC 患者原发肿瘤 DNA,包括 339 例腺癌、133 例鳞癌和 18 例大细胞癌,另有 2

基本信息
资源简介
CURELUNG 项目表观遗传学部分(患者数据集)
该数据集来自 CURELUNG 项目的表观遗传学部分,聚焦非小细胞肺癌(NSCLC)患者。研究使用 DNA 甲基化微阵列分析人类基因组中 450,000 个 CpG 位点,样本来自多中心 490 例 NSCLC 患者原发肿瘤 DNA,包括 339 例腺癌、133 例鳞癌和 18 例大细胞癌,另有 25 例正常肺上皮样本。数据可用于寻找具有预后价值的 DNA 甲基化标志物,辅助传统分期,尤其针对缺乏可用生物标志物的 I 期患者识别高风险人群(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):非小细胞肺癌(NSCLC)是一种非常常见的实体瘤,在降低无复发生存率和总生存率方面仅取得了很小的进展。对于 I 期患者而言,这一问题尤为关键,因为在没有可检测的淋巴结或其他转移受累的情况下,尚无可用生物标志物来指示哪些高风险患者应接受已被证明有益的辅助化疗。我们旨在寻找具有预后价值的 DNA 甲基化标志物,以期在这方面有所帮助,并补充传统分期。研究使用一种分析人类基因组中 450,000 个 CpG 位点的 DNA 甲基化微阵列,对来自多中心 490 例 NSCLC 患者队列的原发肿瘤 DNA 进行了研究,其中包括 339 例腺癌、133 例鳞状细胞癌和 18 例大细胞癌,此外还有 25 例正常肺上皮
【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-39279
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源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-39279
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
非小细胞肺癌(NSCLC)是一种极为常见的实体肿瘤,在减少无复发生存期和总生存期方面仅取得了微小进展。这一问题在I期患者中尤为关键,因为对于无可检测淋巴结或其他转移累及的患者,尚无可用生物标志物能指示哪些高风险患者应接受已证实有益的辅助化疗。我们旨在寻找具有预后价值的DNA甲基化标志物,以期在此方面有所帮助,并补充传统分期。研究采用DNA甲基化微阵列分析人类基因组中450,000个CpG位点,对来自多中心队列的490例NSCLC患者原发肿瘤DNA进行了研究,其中包括339例腺癌、133例鳞状细胞癌和18例大细胞癌,此外还有25份正常肺上皮样本。所获得的预后DNA甲基化标志物通过在143例I期NSCLC患者独立队列中开发单一甲基化-焦磷酸测序检测方法进行了验证。
所研究的原发性NSCLC的无监督聚类分为两个分支,具有不同的临床结局。那些在I期NSCLC患者中预测复发最佳的CpG位点,在所述的独立队列中得到了进一步证实。全局DNA甲基化分类器和高排名的异常甲基化单基因均将预后准确性提高到标准分期之上。DNA用Quant-iT PicoGreen dsDNA试剂(Invitrogen)定量,完整性在1.3%琼脂糖凝胶中分析。按照Illumina Infinium Assay的制造商建议,对每个样本的600 ng进行亚硫酸氢盐转化。对与样本同时转化的三个对照检查了有效的亚硫酸氢盐转化。将4 ul亚硫酸氢盐转化的DNA用于在Infinium HumanMethylation 450 BeadChip上杂交,
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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