GSE338956：体内mtDNA转移动态可诱导剂量依赖性肿瘤细胞去分化与异质性

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE338956

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

肿瘤异质性限制治疗效果并驱动治疗耐药。尽管约60%的实体瘤中发生线粒体基因组（mtDNA）突变，但其对异质性的贡献尚未得到探索。我们采用了已建立的rho0 B16黑色素瘤和4T1乳腺癌小鼠模型，并构建了携带独特同质型单核苷酸mtDNA变异（用作追踪条形码）的同基因肿瘤细胞。利用结合线粒体基因分型的单细胞ATAC-seq（mtscATAC-seq / mgatk）和单细胞多组学（ATAC + 基因表达）分析，我们在体内对肿瘤中的水平mtDNA交换进行了定位和定量。呼吸缺陷的突变肿瘤细胞选择性地、稳定地获得了宿主mtDNA，而mtDNA转移诱导了剂量依赖性的肿瘤细胞去分化和异质性。

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。