结直肠癌复发相关基因特征数据集
该数据集来自 figshare，配套 2017 年发表于 Molecular Oncology 的结直肠癌复发相关基因特征研究
基本信息
资源简介
结直肠癌复发相关基因特征数据集
Dataset for: Recurrence-associated gene signature optimizes recurrence free survival prediction of colorectal cancer
该数据集来自 figshare，配套 2017 年发表于 Molecular Oncology 的结直肠癌复发相关基因特征研究。数据包含 12 个补充文件，涉及临床信息、差异表达 mRNA、LASSO Cox 回归筛选的 13-mRNA 特征及两个独立 GEO 队列的验证结果。可用于结直肠癌复发风险预测、预后基因特征评估及高通量表达数据分析方法参考（来源 figshare，CC0 许可）。
【数据集背景】
配套论文《Recurrence‐associated gene signature optimizes recurrence‐free survival prediction of colorectal cancer》发表于 Molecular Oncology（2017），DOI：10.1002/1878-0261.12117。源站首次发布：2017-11-08。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：高通量基因表达谱在揭示分子机制方面已展现出巨大潜力。转移相关 mRNA 可能富集具有预测癌症复发能力的基因，因此我们尝试构建一个复发相关基因特征，以改善结直肠癌（CRC）的预后预测。通过分析伴或不伴转移的 CRC 组织，我们鉴定了 2848 个差异表达 mRNA。为筛选预后基因，采用了 LASSO Cox 回归模型。利用该方法，鉴定出一个 13-mRNA 特征，并在两个独立的 Gene Expression Omnibus (GEO) 队列中进行了验证。该分类器能够成功区分发现队列中的高风险患者（HR = 5.27, 95%CI= 2.30-12.08, P < 0.0001）。在两个独立队列中的分析得出一致结果（GSE14333: HR=4.55, 95%CI=2.18 – 9.508
【数据结构与技术规格】
文件数 12 个，合计 8.06 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.5311105.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Oncology and carcinogenesis not elsewhere classified、Tumour immunology、Medical biochemistry and metabolomics not elsewhere classified、Proteomics and intermolecular interactions (excl. medical proteomics)、Plant cell and molecular biology、Animal cell and molecular biology。主题标签：colorectal cancer、gene signature、recurrence free survival、prognosis、Cancer、Tumour Immunology、Molecular Biology、Clinical Pharmacology and Therapeutics、Biomarkers、Genomics。本站分类：肿瘤/其他。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Oncology and carcinogenesis not elsewhere classified、Tumour immunology、Medical biochemistry and metabolomics not elsewhere classified、Proteomics and intermolecular interactions (excl. medical proteomics)、Plant cell and molecular biology、Animal cell and molecular biology。
【获取与许可】
源站页面：https://wiley.figshare.com/articles/dataset/Dataset_for_Recurrence-associated_gene_signature_optimizes_recurrence_free_survival_prediction_of_colorectal_cancer/5311105
使用许可：CC0（https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/）。
规范引用：Tian, Xianglong; Zhu, Xiaoqiang; Yan, Tingting; Yu, Chenyang; Shen, Chaoqin; Hu, Ye; et al. (2017). Dataset for: Recurrence-associated gene signature optimizes recurrence free survival prediction of colorectal cancer. Wiley. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-02，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.5311105.v1
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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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:
数据集大小约 8.1 MB。
数据说明
高通量基因表达谱分析在揭示分子机制方面展现出巨大潜力。转移相关mRNA可能富集具有预测癌症复发能力的基因，因此我们尝试构建一个与复发相关的基因特征，以改善结直肠癌(CRC)的预后预测。通过分析伴或不伴转移的CRC组织，我们鉴定出2848个差异表达mRNA。为筛选预后基因，采用了LASSO Cox回归模型。利用该方法，鉴定出一个13-mRNA特征，并在两个独立的基因表达综合数据库(GEO)队列中进行了验证。该分类器能成功区分发现队列中的高风险患者(HR = 5.27，95%CI= 2.30-12.08，P < 0.0001)。在两个独立队列中的分析得出一致结果(GSE14333：HR=4.55，95%CI=2.18 – 9.508，P<0.0001)(GSE33113：HR=3.26，95%CI=2.16 – 9.16，P=0.0176)。进一步分析显示，该特征的预后价值独立于肿瘤分期、术后化疗和体细胞突变。
受试者工作特征（ROC）分析显示，该特征在发现队列和验证队列中的受试者工作特征曲线下面积（AUC）分别为0.8861和0.8157。我们为临床医生构建了列线图，其在校准图中表现良好。此外，这一13-mRNA特征优于其他已知的基因特征，包括oncotypeDX结肠癌检测。单样本基因集富集分析（ssGSEA）显示，一组与耐药、癌症转移和干性相关的通路在高风险患者中显著富集。总之，这一13-mRNA特征可能是一种有用的预后评估工具，并将有助于CRC患者的个性化管理。
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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