GSE46738:microRNA 21过表达与根治性前列腺切除术后生化复发相关
该数据集来自NCBI GEO,包含根治性前列腺切除术患者前列腺癌组织的microRNA表达谱,使用Affymetrix GeneChip miRNA Array检测

基本信息
资源简介
GSE46738:microRNA 21过表达与根治性前列腺切除术后生化复发相关
The overexpression of microRNA 21 correlates with biochemical recurrence after radical prostatectomy
该数据集来自NCBI GEO,包含根治性前列腺切除术患者前列腺癌组织的microRNA表达谱,使用Affymetrix GeneChip miRNA Array检测。数据可用于比较不同Gleason评分、PSA水平及病理分期肿瘤间的miRNA差异表达,探索microRNA 21过表达与生化复发的关联,支持前列腺癌分子标志物与复发预测研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:May 08 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究的目的是利用微阵列平台确定接受根治性前列腺切除术并随访平均47个月的前列腺癌患者的microRNA(miRNA)表达谱。GeneChip® miRNA Array(Affymetrix)包含超过46,000个探针,以及超过1,100个成熟人类miRNA和转录本。表达水平高于或低于1.1且p<0.05被视为差异表达。当将GS<7的肿瘤与GS≥7的肿瘤进行比较时,有五个miRNA下调,九个上调。在比较PSA<10 ng/mL患者与PSA≥10 ng/mL患者的肿瘤时,有21个miRNA下调,29个过表达。当比较pT2和pT3肿瘤时,有21个miRNA表达降低,22个miRNA表达增加。
【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:Non-coding RNA profiling by array、GPL8786、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=GSE46738
【使用注意】
· 源站最后修改于 Dec 15 201,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
本研究旨在利用微阵列平台,测定接受根治性前列腺切除术并平均随访47个月的患者前列腺癌组织中的microRNA(miRNA)表达谱。GeneChip® miRNA Array(Affymetrix)包含超过46,000个探针,以及超过1,100种成熟人类miRNA和转录本。表达水平高于或低于1.1且p<0.05被视为差异表达。当比较Gleason评分(GS)<7的肿瘤与GS≥7的肿瘤时,有5种miRNA下调,9种上调。在比较PSA<10 ng/mL患者与PSA≥10 ng/mL患者的肿瘤时,21种miRNA下调,29种过表达。比较pT2与pT3肿瘤时,21种miRNA表达降低,22种表达升高。比较有复发疾病(PSA>0.2 ng/mL)与无复发疾病男性的表达谱显示,14种miRNA下调,17种上调。
综合考虑三个预后因素和生化复发,miR-335在PSA>10 ng/mL患者的pT3肿瘤中过表达,miR-1202在PSA>10 ng/mL的复发性肿瘤中过表达,miR-885和miR-1226在复发性pT3肿瘤中过表达。六种miRNA(miR-361、378、548、574、652和892)在PSA>10 ng/mL患者的pT3肿瘤中表达降低。miR-16在复发性pT3肿瘤中下调。miR-92和miR-450在PSA>10 ng/mL患者的复发性肿瘤中表达降低。miR-28在GS≥7的pT3腺癌中下调。复发性肿瘤中差异表达的miRNA在另外74份标本中通过qRT-PCR进行了验证。miR-21在复发性肿瘤中过表达,在Cox模型中,表达水平高于0.64提示生化复发风险为2.4。这些结果基于接受治疗患者的临床标本
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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