GSE293083:CTHRC1促进前列腺癌骨转移
该数据集来自NCBI GEO,标题为CTHRC1促进前列腺癌骨转移,包含1个文件GSE293083_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据

基本信息
资源简介
GSE293083:CTHRC1促进前列腺癌骨转移
CTHRC1 promotes bone metastasis in prostate cancer
该数据集来自NCBI GEO,标题为CTHRC1促进前列腺癌骨转移,包含1个文件GSE293083_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据。源站描述指出研究通过整合全基因组数据与临床样本分析,鉴定CTHRC1为调控前列腺癌骨转移的候选基因,并在体外和体内实验中验证其敲低抑制细胞迁移、黏附及骨微环境中的转移生长,同时促进破骨细胞分化。数据可用于前列腺癌骨转移相关分子机制研究与预后标志物探索(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Mar 27 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):前列腺癌导致高频率的骨转移。本研究的目的是利用整合的全基因组数据,鉴定调控前列腺癌骨转移的分子,作为前列腺癌潜在的治療和/或预后靶点。基于前列腺癌细胞系的生物学特征和临床样本的整合大数据分析,我们鉴定CTHRC1为调控前列腺癌骨转移的候选基因。在体外和体内,CTHRC1的敲低抑制了细胞迁移和细胞黏附,但不抑制细胞增殖。在小鼠胫骨异种移植模型中,CTHRC1敲低显著抑制了前列腺癌细胞在骨微环境中的转移性生长。CTHRC1还在体外促进破骨细胞分化。对343例人前列腺癌活检样本的分析显示,CTHRC1表达呈阳性
【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:GPL24676、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=GSE293083
【使用注意】
· 源站最后修改于 Mar 24 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE293083
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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
前列腺癌导致骨转移的发生率很高。本研究的目的是利用整合的全基因组数据,识别调控前列腺癌骨转移的分子,作为前列腺癌潜在的治疗和/或预后靶点。基于前列腺癌细胞系的生物学特征和临床样本的整合大数据分析,我们确定CTHRC1是调控前列腺癌骨转移的候选基因。在体外和体内实验中,CTHRC1的敲低抑制了细胞迁移和细胞黏附,但不影响细胞增殖。在小鼠胫骨异种移植模型中,CTHRC1敲低显著抑制了前列腺癌细胞在骨微环境中的转移性生长。CTHRC1还在体外促进破骨细胞分化。对343例人类前列腺癌活检样本的分析显示,CTHRC1表达与骨转移呈正相关,表明CTHRC1可能是骨转移的有用预测标志物。我们的发现阐明了CTHRC1的临床相关性,并证明CTHRC1在前列腺癌骨转移中发挥重要作用。
CTHRC1可能有助于预测前列腺癌骨转移,并可能促进预防和治疗转移新方法的开发。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




