GSE126036：FGFR4是管腔型乳腺癌和转移性疾病中肿瘤亚型分化的关键调控因子（set 1）

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE126036

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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

驱动肿瘤从侵袭性较低的亚型进展为侵袭性更高状态的机制，是乳腺癌治疗的关键靶点。我们观察到，一部分Luminal A型原发乳腺肿瘤会产生HER2富集型（HER2E）亚型转移灶，但在临床上仍为HER2阴性（cHER2-）。通过检测这些病例独特的遗传和转录组特征，我们提出了FGFR4驱动这种亚型转换的假设。为评估这一假设，我们利用经FGFR4抑制剂（BLU9931）治疗的PDX模型建立了两个FGFR4特征基因集，该抑制剂在体内抑制了PDX的生长。在METABRIC乳腺癌队列中检查患者结局显示，FGFR4诱导型和FGFR4抑制型特征基因集均可预测总生存期（OS）（分别为HR=6.30，P<0.0001；HR=0.33；P<0.0001）。多变量分析显示，FGFR4诱导型特征基因集也是独立于亚型和分期的OS独立预后因素（HR=2.34，P=0.014）。对77例原发肿瘤及其配对转移灶的监督分析显示，FGFR4诱导型特征基因集在luminal/ER+肿瘤转移灶中显著高于其原发灶。

最后，多变量分析表明，FGFR4诱导的特征也能预测肺、肝和脑的特定部位转移，但不能预测骨或淋巴结转移。这些数据揭示了FGFR4调控基因与转移之间的联系，提示对于FGFR4阳性患者（其高表达并非由遗传决定）存在治疗选择。

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。