基于大规模肝癌类器官生物库的肿瘤内异质性药理基因组学分析

数据集获取

源站：https://data.mendeley.com/datasets/rv2w3dv9rs

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

该数据集是一个针对原发性肝癌（PLC）的大规模类器官生物库，包含来自144名患者的399个类器官样本。这些类器官在组织病理学和基因组景观上重现了亲本肿瘤的特征，并已通过体内模型和患者反应验证，可用于可靠的药物敏感性筛选。数据集整合了基因组、转录组特征以及对七种临床相关药物的敏感性数据，并进行了临床关联分析。通过药理基因组学分析，识别并验证了多基因表达特征，用于预测药物反应以改善患者分层。研究还揭示了c-Jun通过JNK和β-catenin信号通路介导Lenvatinib耐药的新机制，并合成了一种新型化合物（PKUF-01），显示出显著的协同效应。该数据集主要用于肝癌异质性研究、药物反应预测和联合治疗策略开发。

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。