乳腺癌转移中癌症干细胞与非癌症干细胞间转变数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE349626

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

癌症干细胞（CSCs）与非癌症干细胞（nCSCs）在转移过程中表现出动态的双向转换，然而这种相互转化的机制及其治疗意义仍知之甚少。为研究这些转换及其治疗相关性，我们利用稳定的谱系标记建立了四种原位乳腺癌小鼠模型：单纯CSC、单纯nCSC、双侧CSC/nCSC以及混合CSC/nCSC肿瘤。单细胞RNA测序和免疫荧光分析支持在肿瘤进展和转移过程中，CSC来源和nCSC来源的细胞群体之间存在双向表型互变，其中nCSCs获得CD24高表达的CSC样状态，而CSCs在原发肿瘤和转移灶中均呈现EGFR高表达的nCSC样表型。以ATG-031靶向CD24或以奥希替尼靶向EGFR的单药治疗仅能部分抑制肿瘤生长和转移，这与细胞可塑性可能为靶向单一状态提供逃逸途径的可能性相一致。联合靶向CD24和EGFR在双侧和混合肿瘤模型中均能更有效地抑制肿瘤进展和转移负荷。

总体而言，这些发现表明，在乳腺癌进展过程中，CSC与nCSC状态之间的双向相互转化是动态耦合的，并提示同时靶向这两种细胞状态可能为限制肿瘤可塑性和转移提供更有效的策略。

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。