Sacituzumab Govitecan耐药同源患者来源异种移植配对分析

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE352548

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

本研究在三阴性乳腺癌患者来源异种移植(PDX)模型中，识别了在长期治疗过程中获得Sacituzumab Govitecan(SG)耐药性的模型中的RNA表达变化。被诊断为三阴性乳腺癌的患者缺乏许多靶向治疗选择，而SG最近已被批准用于这些患者的一线治疗。SG是一种抗体药物偶联物，可与TROP2结合，并以拓扑异构酶1抑制剂SN-38作为其载荷进行递送。我们选取了三个最初对SG治疗敏感的PDX模型，并以次优剂量的SG对其进行治疗，直至肿瘤在治疗过程中继续生长。既往研究表明，对SG的耐药可能归因于抗体内化效率低下或载荷疗效不足，然而，其他遗传或转录组因素也可能影响药物敏感性。我们假设，各自获得的SG耐药机制将揭示可被靶向的特征，从而延长对SG的缓解持续时间。

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。