前列腺癌与良性前列腺增生组织转录组差异表达分析数据集

该数据集来自 NCBI,比较前列腺癌(PCa)与良性前列腺增生(BPH)组织标本的转录组范围表达差异。数据基于下一代测序(HiSeq 2000)对接受根治性前列腺切除术患者的组织标本进行基因表达谱分析,包含 1 个文件(GSE134073_series_matrix.txt.gz)

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基因组分类GPL111549606
GSE134073: Differential gene expression analysis by assessing transcriptome-wide expression variation between tissue specimen of prostate cancer (PCa) and benign prostate hyperplasia (BPH)

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

前列腺癌与良性前列腺增生组织转录组差异表达分析数据集

Differential gene expression analysis by assessing transcriptome-wide expression variation between tissue specimen of prostate cancer (PCa) and benign prostate hyperplasia (BPH)

该数据集来自 NCBI,比较前列腺癌(PCa)与良性前列腺增生(BPH)组织标本的转录组范围表达差异。数据基于下一代测序(HiSeq 2000)对接受根治性前列腺切除术患者的组织标本进行基因表达谱分析,包含 1 个文件(GSE134073_series_matrix.txt.gz)。可用于识别 PCa 与 BPH 之间的差异表达基因,支持肿瘤分子标志物探索与前列腺疾病转录组研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 10 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们通过下一代测序(HiSeq 2000)评估了接受根治性前列腺切除术的 PCa 和 BPH 患者组织标本中的差异基因表达。

【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:GPL11154、9606。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE134073

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 08 202,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

我们通过下一代测序技术(HiSeq 2000)评估了接受根治性前列腺切除术的前列腺癌(PCa)和良性前列腺增生(BPH)患者组织标本中的差异基因表达。我们根据格里森评分(GS)、区域淋巴结转移的存在(pN)以及疾病死亡的发生(DoD),将前列腺癌患者分为七个临床风险组:(i)极低风险(V组:GS<7,pN0),(ii)低风险(L组:GS=7,pN0),(iii)中等风险(M组:GS<=7,pN1),(iv)无淋巴结浸润的高风险存活者(H-s组:GS>7,pN0),(v)无淋巴结浸润的高风险非存活者(H-d组:GS>7,pN0,DoD),(vi)伴淋巴结浸润的高风险存活者(H+s组:GS>7,pN1),(vii)伴淋巴结浸润的高风险非存活者(H+d组:GS>7,pN1,DoD)。对于高风险组,获取了邻近的无肿瘤前列腺组织样本(H+sf组、H-sf组、H+df组、H+df组)。对照组包含良性前列腺增生患者(C组)。

有关病程、患者生存及死亡原因的信息,取自全科医生或泌尿科主治医师,或取自地区肿瘤登记处的记录。临床病理参数通过手术标本的常规组织病理学检查获得。术前测定血清前列腺特异性抗原(PSA)水平(Abbott,威斯巴登,德国)。冷冻组织样本包埋于Tissue-Tek OCT包埋剂(Sakura Finetek GmbH,施陶芬,德国布赖斯高)中,并通过冷冻固定于金属固定器上。使用配备有冷却至-28 °C的C35切片刀的冷冻切片机(Leica Biosystems,努斯洛赫,德国)制备冷冻切片。每份组织制备三组连续冷冻切片(10 µm),每组两侧均以HE染色的冷冻切片(4 µm)为界,由病理学家就肿瘤及间质细胞含量进行评估。前列腺癌组织组两侧须

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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