谷氨酰胺敏感性分析鉴定xCT反向转运体为三阴性乳腺肿瘤常见治疗靶点

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE48984

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

少数肿瘤来源的细胞系已成为癌症治疗开发的主要支柱，由此产生的药物效果通常以疾病进展的月数来衡量。为了开发更有效的乳腺癌治疗方法，并更直观地理解其潜在临床影响，我们构建了46个独立来源的乳腺肿瘤细胞系的功能代谢图谱，并将其与纯化的正常乳腺上皮亚群、新鲜分离的胸腔积液乳腺肿瘤样本以及培养适应、非致瘤性乳腺上皮细胞衍生物进行了对比。我们报告了对谷氨酰胺摄取、依赖性的分析，并鉴定出一个重要的三阴性样本亚群，这些样本为谷氨酰胺营养缺陷型。本次提交至NCBI GEO的数据集规模较小，旨在比较上述非致瘤性、纯化的正常样本及纯化的胸腔积液样本与10个已建立的乳腺癌来源细胞系的表达谱。

该数据集随后与先前发表的一个表达数据集进行了合并，该表达数据集源自45个独立的乳腺癌衍生细胞系（Neve等，2006年），并且对合并数据集的各个子集进行对比分析的结果也已发表。

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。