犬淋巴瘤下一代RNA测序数据集

该数据集为犬淋巴瘤样本的下一代RNA测序数据,用于转录组分析以评估EGFR和PLAUR/uPAR表达谱,并与TCGA中的人类肿瘤进行比较

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基因组分类GPL165409615
GSE95184: Next gen RNA sequencing of canine lymphoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

犬淋巴瘤下一代RNA测序数据集

Next gen RNA sequencing of canine lymphoma

该数据集为犬淋巴瘤样本的下一代RNA测序数据,用于转录组分析以评估EGFR和PLAUR/uPAR表达谱,并与TCGA中的人类肿瘤进行比较。数据来源于NCBI,包含1个文件,主题标签涉及高通量测序表达谱分析。该数据可用于犬淋巴瘤的分子特征研究、基因表达比较分析以及作为人类肿瘤研究的动物模型参考(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 22 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):对淋巴瘤样本进行转录组分析,以评估EGFR和PLAUR/uPAR表达谱,并与TCGA中的人类肿瘤进行比较。摘要:肉瘤与癌的区别在于其间充质起源。治疗进展缓慢,因此迫切需要替代药物和模型。这些研究报告了一种同时靶向肿瘤和肿瘤新生血管的新肉瘤药物。eBAT是一种双特异性血管毒素,由截短、去免疫化的假单胞菌外毒素与表皮生长因子(EGF)和尿激酶氨基末端片段(ATF)融合而成。在此,我们在体内“靶向”伴侣犬试验中研究该药物,因为eBAT在体外能有效杀死犬血管肉瘤(HSA)和人类肉瘤细胞。我们认为该模型具有价值,因为犬自发性肉瘤常见,且寿命有限,可快速进行a

【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:GPL16540、9615。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE95184

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 15 201,引用时请注意版本时效。

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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

为评估EGFR和PLAUR/uPAR的表达谱,并与人TCGA肿瘤数据进行比较,对淋巴瘤样本进行了转录组分析。摘要:肉瘤与癌的区别在于其间充质来源。治疗进展缓慢,因此迫切需要替代药物和模型。这些研究报告了一种同时靶向肿瘤和肿瘤新生血管系统的新型肉瘤药物。eBAT是一种双特异性血管毒素,由截短且去免疫化的假单胞菌外毒素与表皮生长因子(EGF)及尿激酶氨基末端片段(ATF)融合而成。鉴于eBAT在体外能有效杀伤犬血管肉瘤(HSA)和人肉瘤细胞,我们在体内“靶向”伴侣犬试验中研究了该药物。我们认为该模型具有价值,因为犬自发性肉瘤常见,且寿命有限,便于快速入组和数据收集。在一项针对23只自发性I-II期脾脏HSA犬的适应性剂量探索I-II期研究中,对患有微小残留病的脾切除犬给予一个周期的eBAT,随后进行多柔比星辅助治疗。

eBAT将6个月生存率从对照人群的<40%提高至在生物活性剂量(50 μg/kg)治疗犬中的约70%。6只犬为长期存活者,存活时间>450天。eBAT减轻了与EGFR靶向相关的预期毒性,这一发现得到了小鼠研究的支持。尿激酶纤溶酶原激活物受体(uPAR)和EGFR是人肉瘤的靶点,因此全面评估对于验证犬模型至关重要。因此,我们在212份人肉瘤样本和97份犬肉瘤样本的研究中验证了这些标志物用于人肉瘤靶向的可行性。我们的结果支持将eBAT进一步转化应用于人肉瘤患者,或许还可用于其他表达EGFR的恶性肿瘤。

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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