69例胰腺肿瘤及61例癌旁组织的微阵列基因表达谱

该数据集来自 ebi.ac.uk,包含 69 例胰腺肿瘤和 61 例癌旁非肿瘤组织的微阵列基因表达谱,样本来源于胰腺导管腺癌患者

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时间序列分类transcription profiling by arrayHomo sapiens
Microarray gene-expression profiles of 69 pancreatic tumors and 61 adjacent non-tumor tissue from patients with pancreatic ductal adenocarcinoma

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

69例胰腺肿瘤及61例癌旁组织的微阵列基因表达谱

Microarray gene-expression profiles of 69 pancreatic tumors and 61 adjacent non-tumor tissue from patients with pancreatic ductal adenocarcinoma

该数据集来自 ebi.ac.uk,包含 69 例胰腺肿瘤和 61 例癌旁非肿瘤组织的微阵列基因表达谱,样本来源于胰腺导管腺癌患者。数据基于 Affymetrix GeneChip Human Gene 1.0 ST 阵列,并整合了此前提交的 GSE28735 数据,使用 Partek Genomic Suite 去除批次效应。研究者通过 ANOVA 和 Cox 回归分析比较肿瘤与癌旁组织表达差异,可用于识别胰腺癌相关肿瘤标志物及 MIF 信号相关 microRNA 靶点(来源 BioStudies)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):为了识别具有生物学相关性的肿瘤标志物,我们分析了 PDAC 病例肿瘤及癌旁非肿瘤组织的基因表达谱。我们比较了经 qRT-PCR 确定的 MIF 高表达和 MIF 低表达肿瘤的微阵列基因表达谱。Affymetrix 基因表达分析分两组进行。样本编号 1-90 的 Affymetrix 数据此前已由我们提交为 GEO 登录号:GSE28735。两组数据之间的批次效应使用 Partek Genomic Suite 去除,该标准化数据在本提交中提交至 GEO。所有分析均使用合并数据集进行。我们使用 Affymetrix GeneChip Human Gene 1.0 ST 阵列比较了 69 例胰腺肿瘤和癌旁非肿瘤组织的基因表达谱,以识别与 MIF 信号相关的 microRNA 靶点。我们使用 Partek 进行了 ANOVA 和 Cox 回归分析以

【主题与分类】

主题标签:transcription profiling by array、Homo sapiens。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ebi.ac.uk/biostudies/studies/E-GEOD-62452

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

Perwez Hussain; S Hussain (2016). Microarray gene-expression profiles of 69 pancreatic tumors and 61 adjacent non-tumor tissue from patients with pancreatic ductal adenocarcinoma [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/biostudies/studies/E-GEOD-62452

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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