GSE23061：人乳腺上皮细胞中ERR-alpha的表达程序

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE23061

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

该数据集是手稿《代谢调节因子ERRalpha，作为HER2/IGF1的下游靶点，是乳腺癌治疗的一个靶标》（审稿中）的一部分。在人类乳腺上皮细胞中获得的表达数据被用于生成一个ERRalpha调控基因列表，该列表随后在临床乳腺癌数据集中得到优化，以生成一个临床相关的ERalpha活性特征（称为Cluster 3特征）。利用这一雌激素相关受体alpha（ERRa）特征对八百多例乳腺肿瘤进行分析，我们发现，表现出较高ERRa活性的肿瘤患者预测有无病生存期较短的趋势。此外，ERRa拮抗剂XCT790抑制乳腺癌细胞增殖的能力与细胞内在的ERRa活性相关。这些发现凸显了利用ERRa特征和拮抗剂进行乳腺癌靶向治疗的潜力。通过化学基因组学方法，我们确定HER2/IGF1信号通路的激活上调了PGC-1b的表达，而PGC-1b是ERRa活性不可或缺的辅助因子。

在HER2阳性乳腺癌细胞中敲低PGC-1b会损害ERRa信号传导并减少细胞增殖，这表明PGC1b/ERRa在HER2阳性乳腺癌的发病机制中具有功能性作用。

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。