GSE4185：人类癌症缺氧应答基因表达程序：细胞类型特异性与预后意义

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数据说明

这58个阵列是我们发表于《PLoS Medicine》的低氧研究的基础。图中标明了细胞类型、氧张力和时间点。摘要：背景：氧气不足（低氧）会触发多方面的细胞反应，这些反应在正常生理学和许多人类疾病中具有重要作用。转录因子——低氧诱导因子（HIF）在低氧反应中发挥核心作用；其活性受HIF-1α蛋白氧依赖性降解的调控。尽管低氧反应普遍存在且十分重要，但不同细胞类型之间对低氧的整体转录反应的差异，以及这种差异如何与组织和细胞特异性疾病相关，目前知之甚少。方法与结果：我们使用DNA微阵列分析了原代肾近端小管上皮细胞、乳腺上皮细胞、平滑肌细胞和内皮细胞在低氧条件下整体转录水平的时间变化。低氧转录反应的程度在肾小管细胞中最大。

这种增强的反应与肾细胞中HIF-1alpha RNA水平异常升高相关，并且可以通过RNA干扰降低HIF-1alpha表达来减弱。我们基于对培养的乳腺和肾小管上皮细胞的研究得出的缺氧反应基因表达特征，在几种人类癌症中显示出协调变异，并且是乳腺癌和卵巢癌临床结果的强预测因子。在分析来自乳腺癌的大型已发表基因表达数据集时，我们发现缺氧特征中的预后信息几乎独立于先前报道的创伤特征所提供的信息，并且比当前使用的任何临床参数更能预测结果。结论：人类细胞对缺氧的转录反应各不相同。其中一些差异可归因于

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

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