垂体腺瘤表观基因组景观：区分肢端肥大症、库欣病与无功能亚型的特异性改变

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE147548

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

在三种腺瘤亚型中，反复出现的单核苷酸和小片段插入缺失体细胞突变并不常见。然而，在所有三种垂体腺瘤亚型中均发现了体细胞拷贝数改变（SCNA）。甲基化分析揭示了腺瘤亚型特异性的DNA甲基化谱，其中生长激素分泌型腺瘤以低甲基化位点为主。同样，基因表达模式也显示出腺瘤亚型特异性特征。整合DNA甲基化和基因表达数据发现，启动子区域低甲基化与生长激素分泌型腺瘤中GH1和SSTR5基因以及ACTH分泌型腺瘤中POMC基因的表达增加相关。最后，免疫相关蛋白的多光谱免疫组化染色显示，PD-L1在三种腺瘤亚型中均 abundant 表达。

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。