乳腺癌转移亚型下游信号建模与药物重定位
该数据集来自 omicsdi.org，聚焦乳腺癌脑转移患者的基因表达谱，并涵盖脑、肺、骨转移等亚型。数据可用于构建下游信号通路计算模型，揭示特定癌症亚型的靶点-疾病关联与新机制，并基于患者基因表达数据对已知或搁置药物进行重定位预测
基本信息
资源简介
乳腺癌转移亚型下游信号建模与药物重定位
该数据集英文名为 Downstream Signaling Modeling of Cancer Signaling Pathways Enables Systematic Drug Respositioning for Subtypes of Breast Cancer Metastases，来自 omicsdi.org，归类于肿瘤 / 乳腺癌方向，主题标签为 Transcriptomics。其核心内容是乳腺癌脑转移患者的基因表达谱，并涵盖脑、肺、骨转移等亚型。研究者开发了一种新的计算建模方法，用于推导特定的下游信号通路，从而揭示未知的靶点-疾病关联以及特定癌症亚型的新机制。该模型能够基于患者可获得的基因表达数据对药物进行重定位，并已应用于为乳腺癌脑、肺、骨转移重新利用已知或搁置的药物，其假设是不同癌症亚型具有各自特异的信号传导机制。
【数据集背景】
脑转移使乳腺癌患者预后最差，目前尚无能够阻止或消除癌症向脑部扩散的疗法。在此背景下，研究者提出新的计算建模思路，试图从基因表达数据中推导出特定下游信号通路，以揭示未知的靶点-疾病关联和特定癌症亚型的新机制，并据此实现基于患者数据的药物重定位。该工作聚焦于乳腺癌不同转移亚型是否具有各自特异的信号传导机制这一假设。
【数据内容】
数据集的主体是乳腺癌脑转移患者的基因表达谱，同时涉及脑、肺、骨转移等亚型。围绕这些表达数据，研究构建了下游信号通路的计算模型，用于刻画各转移亚型特异的信号机制。源站描述中提到，为检验假设，研究针对每种转移考察了特定的 CSB，其条件包括 CSB 蛋白被最大数量的、对该亚型特异的富集信号通路所激活；该句在源站描述中未完整结束，后续内容源站未提供。
【采集与来源】
数据集来源于 omicsdi.org。关于样本采集地点、采集时间、样本量、测序平台与具体实验流程等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据与建模方法适用于：基于患者基因表达数据构建下游信号通路计算模型；揭示特定乳腺癌亚型（如脑、肺、骨转移）的靶点-疾病关联与信号机制；以及对已知或搁置药物进行系统性重定位预测，为相应转移亚型寻找潜在治疗选择。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法、文件格式、处理步骤或分析流程说明。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量评估、批次效应、样本代表性或模型验证结果的具体信息。需要注意的是，源站描述中关于 CSB 筛选条件的表述并不完整，相关判定标准的全貌源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用方式与许可信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-46928
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
乳腺癌脑转移患者的基因表达谱分析 脑转移是乳腺癌预后最差的情况，因为目前尚无能够阻止或消除癌症向脑部扩散的疗法。我们开发了一种新的计算建模方法，用以推导特定的下游信号通路，从而揭示未知的靶点-疾病关联以及特定癌症亚型的新机制。该模型使我们能够基于患者现有的基因表达数据来进行药物重定位。我们将该模型应用于已知或搁置药物对乳腺癌脑、肺和骨转移的重新利用，假设癌症亚型具有其自身特定的信号机制。为验证该假设，我们针对每种转移研究了特定的CSB，这些CSB满足以下条件：(1) CSB蛋白被该转移特异的最大数量的富集信号通路所激活；(2) CSB蛋白参与该特定乳腺癌转移特异的最多差异表达编码基因。
所确定的三种转移类型的信号网络分别包含31、15和18种蛋白质，并用于为乳腺癌的脑、肺和骨转移重新定位15、9和2种候选药物。我们进行了体外和体内临床前实验，以及对患者肿瘤标本的分析，以评估靶点和重新定位的药物。两种已知药物，舒尼替尼（FDA批准用于肾细胞癌和对伊马替尼耐药的胃肠道间质瘤）和达沙替尼（FDA批准用于伊马替尼治疗后的慢性髓性白血病（CML）和费城染色体阳性急性淋巴细胞白血病），被证明能阻止脑部的转移性定植。TMH-52队列包括11名在乳腺癌诊断时被检查出脑转移的患者。其他41名患者在乳腺癌诊断时被检查出其他器官转移。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
