接受强化营养与生活方式干预队列的前列腺基因表达变化
该数据集来自 GEMINAL 研究,是一项针对低风险前列腺癌男性的初步研究,旨在考察强化营养与生活方式干预前后基因表达的变化

基本信息
资源简介
接受强化营养与生活方式干预队列的前列腺基因表达变化
该数据集英文名为 Changes in Prostate Gene Expression in a Cohort Undergoing an Intensive Nutrition and Lifestyle Intervention,来源于 omicsdi.org,在本站归类于肿瘤 / 前列腺癌方向,主题标签为转录组学(Transcriptomics)。它来自 GEMINAL 研究,即“Gene Expression Modulation by Intervention with Nutrition and Lifestyle”。这是一项初步研究,目的是考察被诊断为低风险前列腺癌的男性在接受强化营养与生活方式干预前后,基因表达发生了怎样的变化。研究对全部 30 名参与者在干预前和干预后分别采集的前列腺活检形态学正常组织进行了基因表达谱分析,关键词为“干预前与干预后差异基因表达分析”。整体来看,该数据集围绕营养与生活方式干预对前列腺组织转录组的影响,提供了干预前后配对比较的基因表达信息,适合用于探索生活方式因素与前列腺癌相关基因表达调控之间关系的初步研究。
【数据集背景】
该数据集对应的研究为 GEMINAL 研究,全称为 Gene Expression Modulation by Intervention with Nutrition and Lifestyle,即“营养与生活方式干预对基因表达的调控”。研究背景聚焦于被诊断为低风险前列腺癌的男性人群,采用强化营养与生活方式干预作为暴露因素,通过比较干预前后的基因表达变化,初步考察干预是否会在前列腺组织的转录水平上留下可检测的印记。这是一项初步研究(pilot study),其定位在于探索性观察,而非确证性结论。
【数据内容】
数据内容为基因表达谱数据,主题属于转录组学。研究对象为全部 30 名参与者,样本类型为前列腺活检中形态学正常的组织,采样时间点包括干预前与干预后两个阶段。数据所支持的分析类型为干预前与干预后的差异基因表达分析。源站未提供具体的基因数量、检测平台、表达量指标类型、样本配对编号规则等细节。
【采集与来源】
数据来源于 omicsdi.org。样本采集自参与 GEMINAL 研究的低风险前列腺癌男性的前列腺活检组织,且仅针对形态学正常的组织进行基因表达谱分析。研究设计为干预前后自身对照的配对采样。源站未提供活检的具体操作流程、干预方案的具体内容与持续时间、样本处理与测序或芯片检测的具体实验步骤等信息。
【适用场景】
该数据集适用于转录组学层面的差异表达分析,尤其是围绕营养与生活方式干预前后配对样本的比较研究;可用于探索低风险前列腺癌人群在前列腺形态学正常组织中基因表达的可塑性,也可作为相关干预研究的初步参考数据。由于研究为初步性质且样本量有限,更适合假设生成与探索性分析,而非用于临床决策或效应量的精确估计。
【使用方法】
使用时可围绕干预前与干预后两个时间点进行配对差异表达分析,识别表达发生变化的基因,并结合转录组学常用分析方法进行功能层面的解读。源站未提供数据文件格式、预处理步骤、标准化方法、统计模型与显著性阈值等具体使用说明。
【质量与限制】
该研究为初步研究,参与者共 30 人,样本来自前列腺活检的形态学正常组织,分析聚焦于干预前后的差异基因表达。源站未提供数据质量评估指标、缺失值情况、批次效应处理、验证实验或独立队列复现等信息。使用时应充分考虑初步研究在设计上的局限,避免过度解读。
【引用与许可】
源站未提供引用方式与许可信息。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-10306
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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
GEMINAL研究——通过营养和生活方式干预调节基因表达
我们开展了一项初步研究,旨在检查被诊断为低风险前列腺癌并参与强化营养和生活方式干预的男性中基因表达的变化。我们对所有30名参与者在干预前后前列腺活检的形态学正常组织中的基因表达进行了分析。
关键词:差异基因表达分析 干预前与干预后
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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