胰岛素信号阻断联合PI3K抑制剂抑制MYCN儿童高级别胶质瘤生长的RNA-seq1数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE289649

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

MYCN扩增是几种儿童恶性肿瘤的不良基因组特征，并且一直是具有挑战性的治疗靶点。我们建立了MYCN扩增的高级别胶质瘤(HGG-MYCN)模型，并通过整合组学揭示了PI3K-mTOR信号通路的激活。抑制PI3K-mTOR信号可减弱MYCN蛋白并减少肿瘤生长。持续抑制PI3K-mTOR会导致MYCN蛋白反弹至与未用药细胞相当的水平，表明这些细胞产生了耐药性。对耐药细胞的表征显示胰岛素和胰岛素样生长因子1受体过度激活。我们证明，PI3K-mTOR抑制与饮食限制、糖尿病疗法或靶向胰岛素受体的早期临床试验药物联合使用具有协同作用，并能持续抑制MYCN。强制过表达不可降解的MYCN完全阻断了双重治疗的疗效并挽救了肿瘤生长。这些发现对使用PI3K-mTOR抑制剂的临床试验具有直接影响，并揭示了表达MYCN的肿瘤的新治疗范式。

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。