基因集富集分析揭示小鼠与人胶质瘤谱系关系并识别干细胞与PNET为独立实体

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-42515

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

使用Partek和基因集富集分析（GSEA）比较了小鼠和人类全基因组微阵列表达谱（包括GSE19404），以识别相似性。形态学上，一种类似小鼠PNET的肿瘤被发现与人类ATRT相似，而实验性胶质瘤则类似于特定的人类胶质母细胞瘤亚类。肿瘤材料被切除或神经球培养物被沉淀。部分材料用于组织学分析，另一部分则速冻以提取RNA。随后，RNA被标记并与Affymetrix MoEx-v1阵列杂交，并使用Partek进行分析。该阵列数据集包括与脑源性肿瘤材料（CA）、室下区（SVZ）衍生的生长转化神经球（CATR）及对照神经球（CS, GFP）的RNA杂交的Affymetrix MoEx-v2微阵列。

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。