BRCA1和BRCA2突变携带者正常乳腺与卵巢上皮细胞基因表达改变

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE19383

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；
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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

癌症起始过程中的早期遗传改变可能为延缓甚至预防癌症的药物提供靶点。我们假设，携带肿瘤抑制基因单一遗传“打击”的细胞表达改变的mRNA repertoire，可能识别出可延缓甚至预防进展为癌的干预措施的靶点。在此，我们报告了从BRCA1和BRCA2突变携带者及对照者培养的原代乳腺和卵巢上皮细胞的转录组。我们的比较分析在两种组织的两种突变中均识别出多个基因表达变化，这些变化通过实时RT-PCR分析独立验证。若干差异表达基因此前已被提出作为癌症标志物，包括乳腺癌中的 mammaglobin 和卵巢癌中的 serum amyloid。

这些发现表明，突变型抑癌基因的杂合状态能够以基因特异性方式改变表型正常的上皮细胞的表达谱，并且这些可检测到的“一次打击”效应代表了肿瘤发生过程中的早期分子变化，可作为癌症风险的新型生物标志物及化学预防的靶点。利用Affymetrix U133 plus2芯片，我们比较了来源于具有癌症易感性、携带单等位BRCA1或BRCA2突变个体的原代乳腺和卵巢上皮培养物与无突变对照个体的相应培养物的转录组。

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。