GSE108250：调控骨髓造血谱系潜能以预防乳腺癌骨转移
该数据集来自 NCBI GEO，标题为调控骨髓造血谱系潜能以预防乳腺癌骨转移，属于肿瘤/乳腺癌分类，包含 1 个文件（GSE108250_series_matrix.txt.gz），采用高通量测序表达谱分析，物种为小鼠（10090），平台为 GPL17021
基本信息
资源简介
GSE108250：调控骨髓造血谱系潜能以预防乳腺癌骨转移
Modulating Bone Marrow Hematopoietic Lineage Potential to Prevent Breast Cancer Bone Metastasis
该数据集来自 NCBI GEO，标题为调控骨髓造血谱系潜能以预防乳腺癌骨转移，属于肿瘤/乳腺癌分类，包含 1 个文件（GSE108250_series_matrix.txt.gz），采用高通量测序表达谱分析，物种为小鼠（10090），平台为 GPL17021。源站描述指出骨髓可被唑来膦酸（ZA）改造为转移抑制状态，ZA 调控髓系/破骨细胞祖细胞（M/OCP）谱系潜能，G-CSF 通过重定向 M/OCP 分化促进对 ZA 的耐药，并鉴定了与转移抑制和 ZA 耐药相关的骨髓转录程序；患者血浆 G-CSF 水平与辅助 ZA 疗效相关。数据可用于研究骨髓造血谱系与乳腺癌骨转移的关系及 ZA 疗效预测（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Dec 18 201。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：患者骨髓（BM）抽吸物中存在播散性肿瘤细胞可预测无复发生存期缩短，但造血骨髓细胞是否影响骨转移仍知之甚少。在此，我们报告，骨髓可通过骨靶向双膦酸盐唑来膦酸（ZA）被改造为转移抑制状态。具体而言，ZA 调控造血髓系/破骨细胞祖细胞（M/OCP）谱系潜能，使其具有转移抑制能力。粒细胞集落刺激因子（G-CSF）通过重定向 M/OCP 分化促进对 ZA 的耐药。我们鉴定了与转移抑制和 ZA 耐药相关的骨髓转录程序。对随机化时采集的患者血液样本分析显示，血浆 G-CSF 水平 >23 pg/mL 的女性接受辅助 ZA 治疗的结局显著差于血浆 G-CSF 水平较低的 ZA 治疗者。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签：GPL17021、10090。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE108250
【使用注意】
· 源站最后修改于 Feb 25 202，引用时请注意版本时效。
下载信息
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数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE108250
标准获取流程：
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- 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
患者骨髓（BM）穿刺液中播散性肿瘤细胞的存在预示无复发生存期缩短，然而关于造血骨髓细胞是否影响骨转移，目前知之甚少。在此，我们报道骨髓可通过骨靶向双膦酸盐——唑来膦酸（ZA）——被赋予转移抑制特性。具体而言，ZA调节造血髓系/破骨细胞祖细胞（M/OCP）的谱系潜能，使其获得转移抑制能力。粒细胞集落刺激因子（G-CSF）通过重新引导M/OCP分化而促进对ZA的耐药性。我们鉴定了与转移抑制及ZA耐药相关的骨髓转录程序。对随机化时采集的患者血液样本分析显示，血浆G-CSF水平>23 pg/mL的女性接受辅助ZA治疗的结局显著差于血浆G-CSF水平较低的ZA治疗者。我们的研究结果确立了造血细胞和M/OCP谱系潜能对骨转移的深远影响，并支持发现可对有复发风险患者的治疗反应进行分层的生物标志物。
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
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