PLA2G2A 与人类胃癌
该数据集来自 omicsdi.org，聚焦人类胃癌的基因表达模式，使用覆盖约 30,300 个基因的 cDNA 微阵列进行分析
基本信息
资源简介
PLA2G2A 与人类胃癌
该数据集来自 omicsdi.org，聚焦人类胃癌的基因表达模式，使用覆盖约 30,300 个基因的 cDNA 微阵列进行分析。研究关注 PLA2G2A 基因表达与患者生存的相关性，并通过定量 RT-PCR 在独立患者样本中验证。数据按共享生物学背景（如生物体、肿瘤类型、过程等）组织，属于转录组学范畴，可用于探索胃癌的诊断、预后标志物及 PLA2G2A 在抑制肿瘤进展或转移中的潜在作用（来源 omicsdi.org）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：我们使用代表约 30,300 个基因的 cDNA 微阵列分析了人类胃癌中的基因表达模式。PLA2G2A 是一种此前被认为与小鼠 Apc(Min/+)（多发性肠肿瘤 1）突变表型修饰相关的基因，其表达与患者生存显著相关。我们使用定量 RT-PCR 在独立患者样本中证实了这一观察结果。除了潜在的诊断和预后意义外，这一结果还提示了一个有趣的可能性：PLA2G2A 的活性可能抑制人类胃癌的进展或转移。按共享生物学背景（如生物体、肿瘤类型、过程等）组织的阵列集合。关键词：使用回归相关的逻辑集合
【主题与分类】
主题标签：Transcriptomics。本站分类：肿瘤/胃癌。
【获取与许可】
源站页面：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-4007
下载信息
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源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-4007
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- 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
我们通过使用代表大约30，300个基因的cDNA微阵列，分析了人类胃癌中的基因表达模式。PLA2G2A基因的表达，此前被认为与小鼠Apc(Min/+)（多发性肠肿瘤1）突变表型的修饰有关，其表达与患者生存率显著相关。我们通过定量RT-PCR在一组独立的患者样本中证实了这一观察结果。除了其潜在的诊断和预后意义外，这一结果还暗示了一个引人入胜的可能性，即PLA2G2A的活性可能抑制人类胃癌的进展或转移。按共享生物学背景（如生物体、肿瘤类型、过程等）组织的阵列集。关键词：逻辑集 使用回归相关性
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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