少突胶质细胞肿瘤整合分析中的甲基化数据

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-3903

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

法国国家抗癌联盟（Ligue Nationale Contre le Cancer）的肿瘤身份卡（Cartes d’Identite des Tumeurs, CIT）项目（http://cit.ligue-cancer.net）：少突胶质细胞肿瘤（Oligodendroglial tumours, OT）是一组异质性胶质瘤。目前根据IDH突变和1p/19q共缺失区分出三个分子亚组。在此，我们对156例OT的转录组、基因组和甲基化组进行了整合分析。除了已知的三个分子类别外，我们的多组学分类在1p/19q共缺失肿瘤中揭示了三个亚组，这些亚组与少突胶质祖细胞（OPC）、星形细胞、少突胶质细胞和神经元谱系基因的不同表达模式相关。这三个亚组的有效性在公共数据集中得到了证实。OPC样组与更具侵袭性的组织学和基因组特征相关，并与MYC激活相关，后者通过多种改变发生，包括MYC位点基因组增益、MYC外显子3低甲基化和microRNA-34b/c下调。在低级别胶质瘤TCGA数据集中，OPC样组与较差的预后相关，且独立于组织学分级。

我们的研究揭示了1p/19q共缺失肿瘤中先前未被认识到的异质性。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。