三阴性乳腺癌肿瘤基因表达分子亚型：免疫反应的重要性

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-58812

标准获取流程：

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   • 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

三阴性（TN）乳腺癌需要进一步细化，以识别患者的治疗亚组。我们对107例TN乳腺癌患者的微阵列基因表达谱进行了无监督分析，并通过包括免疫组织化学和基因表达特征在内的多种方法，对发现的分子实体进行了稳健的功能注释。使用一个87例TN外部队列进行验证。模糊聚类将TN肿瘤分为三个聚类：C1（22.4%）、C2（44.9%）和C3（32.7%）。C1患者年龄较大（平均=64.6岁），高于C2患者（平均=56.8岁；P=0.03）和C3患者（平均=51.9岁；P=0.0004）。C2和C3的组织学分级和Nottingham预后指数高于C1（两项比较均P<0.0001）。根据聚类归属发现无事件生存（EFS）存在显著差异（P=0.03）：属于C3的患者结局优于C1患者（P=0.01）和C2患者（P=0.02）。当我们的队列与外部队列合并时（n=194；P=0.01），EFS分析结果得到证实。功能注释显示，22%的TN患者不是基底样型（C1）。

C1富集于luminal亚型及雄激素受体阳性（luminal雄激素受体[LAR]）。C2可视为几乎纯粹为basal-like的聚类。C3富集于basal-like亚型，但程度较低，包含26%的claudin-low亚型。对免疫反应的分析显示，高免疫反应（HIR）和低M2样巨噬细胞是C3的标志，且这些患者的EFS优于以低免疫反应（LIR）和高M2样巨噬细胞为特征的C2患者：我们队列中P = 0.02，合并队列中P = 0.03。我们确定了TN患者的3种亚型：LAR（22%）、伴LIR和高M2样巨噬细胞的basal-like（45%）以及伴HIR和低M2样巨噬细胞的basal富集型（33%）。我们指出，巨噬细胞及其他免疫效应细胞提供了多种治疗靶点

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。