三阴性乳腺癌PDX模型化疗敏感性早期转录与细胞因子响应数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE336381

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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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

化疗仍是三阴性乳腺癌（TNBC）新辅助治疗的基石，且化疗反应与患者预后密切相关。然而，预测化疗耐药仍是临床上的重大挑战。为解决这一难题，我们对化疗敏感或化疗耐药的三阴性乳腺癌患者来源异种移植（PDX）模型进行了系列细针穿刺及RNA测序。我们发现，这两类PDX模型表现出不同的转录轨迹，且在化疗开始后一周内即出现分歧，早于肿瘤体积的可测量变化。在早期时间点，化疗敏感肿瘤显示凋亡及细胞因子相关通路的激活，而化疗耐药模型则无这些变化。值得注意的是，化疗敏感肿瘤中细胞因子上调与化疗后七天内髓源性免疫细胞浸润至瘤床相吻合，表明即使在小鼠免疫系统不完全完整的情况下，也存在活跃的微环境重塑。

对TNBC患者治疗前及首次化疗剂量后四天内采集的配对活检进行分析，揭示了一致的模式：化疗敏感肿瘤上调炎症通路，而化疗耐药肿瘤则显示这些通路的激活减弱。这些结果强调了早期治疗中肿瘤采样在检测化疗耐药和指导治疗干预方面的潜在临床价值。

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。