头颈部鳞状细胞癌中与饮酒和吸烟相关的体细胞拷贝数变异

该数据集来自 omicsdi.org,聚焦头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)中与饮酒、吸烟及病毒感染相关的全基因组体细胞拷贝数变异,同时涉及 p16 蛋白表达和 TP53 突变

omicsdi
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基因组分类Transcriptomics
Somatic copy number alterations associating with alcohol drinking and smoking in head and neck squamous cell carcinoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-30

资源简介

头颈部鳞状细胞癌中与饮酒和吸烟相关的体细胞拷贝数变异

该数据集来自 omicsdi.org,聚焦头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)中与饮酒、吸烟及病毒感染相关的全基因组体细胞拷贝数变异,同时涉及 p16 蛋白表达和 TP53 突变。研究采用前瞻性队列设计,对 225 例肿瘤样本进行 array comparative genomic hybridization(Agilent Whole Human Genome 180K)分析,并通过直接测序、PCR、逆转录 PCR 和免疫组化检测 p53 突变、HPV、EBV 及 p16。数据可用于探索饮酒、吸烟和病毒因素与 HNSCC 基因组改变的关系(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)最重要的风险因素是吸烟和饮酒,而部分亚组由人乳头瘤病毒(HPV)或 Epstein-Barr 病毒(EBV)感染引起。在此,我们研究了饮酒、吸烟和病毒感染相关的全基因组体细胞拷贝数改变、p16 蛋白和 TP53 突变。方法:我们开展了一项前瞻性队列研究。从肿瘤和边缘样本以及外周血中提取的 DNA 通过 array comparative genomic hybridization 使用 Agilent Whole Human Genome 180K 进行分析。还进行了 p53 基因的直接测序突变检测、通过聚合酶链反应(PCR)检测 HPV、通过逆转录 PCR 定量 EBV 以及 p16 免疫组化(IHC)染色。前瞻性队列研究:225 例肿瘤样本通过 Agilent-022060 SurePrin 进行分析

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-47443

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    • 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

背景:头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)最重要的危险因素是吸烟和饮酒,而部分亚组则由人乳头瘤病毒(HPV)或EB病毒(EBV)感染引起。本研究探讨了饮酒、吸烟和病毒感染对全基因组体细胞拷贝数改变、p16蛋白及TP53突变的影响。方法:我们开展了一项前瞻性队列研究。采用Agilent全人类基因组180K芯片比较基因组杂交技术,对肿瘤组织、切缘组织及外周血提取的DNA进行检测。同时进行了p53基因直接测序突变分析、聚合酶链反应(PCR)检测HPV、逆转录PCR定量EBV以及p16免疫组化(IHC)染色。前瞻性队列研究:采用Agilent-022060 SurePrint G3人类CGH芯片4x180K对225例肿瘤样本进行分析。比较不饮酒者、中度饮酒者、重度饮酒者、不吸烟者、中度吸烟者、重度吸烟者及同时饮酒吸烟者之间的Log2比值(肿瘤样本DNA/正常DNA)。

样本特征评分如下:人乳头瘤病毒感染(肿瘤样本中通过PCR检测基因):阳性=1;阴性=0;p16蛋白免疫组化:阳性=1;阴性=0;肿瘤分级:成熟=0;中度=1;未成熟=2;术后放疗联合或不联合化疗:执行=1;未执行=0;复发/再发:复发=1;未复发=0;生存状态:死亡=1;存活=0;吸烟状态(吸烟包年):不吸烟=0;包年<20=1(中度吸烟者);包年≤20=2(重度吸烟者);饮酒:饮酒者分为非饮酒者或每日饮酒少于一杯=0;每日饮酒一杯及以上但少于两杯=中度饮酒者1;每日饮酒两杯及以上=重度饮酒者2;在其接受HNSCC治疗前的20年内。一杯定义为约含10g酒精,其

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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