GSE22796：乳腺癌紫杉烷耐药相关驱动蛋白表达谱

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE22796

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；
3. 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。

数据说明

目的：乳腺癌是一种遗传异质性疾病，其亚型在预后和化疗敏感性上存在差异。基底样乳腺癌（BLBC）分子亚型与较差的预后相关，但对基于紫杉烷的化疗更为敏感。我们评估了驱动蛋白——与微管相互作用的马达蛋白——在影响紫杉烷耐药性中的作用。实验设计：在一个包含所有紫杉烷耐药乳腺癌的本地数据集中，研究了驱动蛋白（KIF）表达与紫杉烷耐药性的关系。NCI-60细胞系数据集（GSE5846）和MDACC数据集（GSE20194）的数据另行详述。结果：在本地数据集中，驱动蛋白KIF26B在化疗后紫杉烷耐药的残留乳腺癌中过表达。结论：我们表明，驱动蛋白过表达与BLBC细胞系和组织中的紫杉烷耐药性相关。我们的结果提示了一种通过同时或序贯使用驱动蛋白抑制剂来克服紫杉烷耐药性的潜在方法，并强调ATP结合域作为药物开发靶点。

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。