LIG1杂合敲除与LIG1-WT细胞在MCF-12A TP53缺失及TP53野生型中的转录特征

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE329371

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

蛋白质基因组学分析发现，LIG1（DNA连接酶I）缺失与一部分富含TP53突变的三阴性乳腺癌（TNBC）的化疗耐药性相关。在此，我们证明TP53突变与LIG1缺失的共现与DDR活性上调相关，包括同源重组，可能导致了铂类敏感性降低。无偏遗传学和单药药物筛选确定PARP抑制剂（PARPi）是LIG1缺失肿瘤的潜在治疗方法，然而敏感性增加幅度有限，低于在同源重组缺陷TNBC模型中观察到的水平。随后，对PARP抑制与120种临床相关DDR抑制剂中每一种联合使用的筛选显示，添加ATR抑制剂（ATRi）可显著增强LIG1缺失细胞对PARPi的敏感性。奥拉帕利和ceralasertib在LIG1缺失细胞系模型中表现出协同细胞毒性；与任一单药治疗相比，该联合方案在LIG1低表达PDX模型中显著缩小了肿瘤体积，并在LIG1低表达PDX类器官中显示出比LIG1高表达对照更高的离体细胞毒性。

因此，本研究强调了LIG1状态作为TNBC中DDR靶向联合治疗正在进行和未来临床试验的分层因素。

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。