浆液性卵巢肿瘤分子亚型与乳腺癌内在亚型关联数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE57477

标准获取流程：

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   • 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

上皮性卵巢癌在形态学和临床上具有异质性。转录谱分析揭示了与生物学及临床特征相关的分子亚型（称为“C-特征”）。我们旨在确定恶性、良性和交界性浆液性卵巢肿瘤之间的基因表达差异，并探究其与乳腺癌内在分子亚型的相似性。使用Illumina HT12 Bead Arrays进行全局基因表达谱分析，应用于59例新鲜冷冻卵巢肿瘤。SAM分析显示恶性肿瘤中细胞周期过程富集，这与恶性肿瘤高度增殖的特性相符。交界性肿瘤在恶性肿瘤和良性肿瘤聚类之间分布，表明交界性肿瘤兼具恶性和良性特征。

此外，分别应用先前发表的卵巢癌C-signatures和乳腺固有亚型的基因谱进行了最近质心分类，结果显示恶性浆液性肿瘤与高度侵袭性的C1、C2和C4卵巢癌signatures以及基底样乳腺癌亚型之间存在显著相关性。良性和交界性浆液性肿瘤合在一起与正常样乳腺癌亚型和卵巢癌C3 signature显著相关。另一方面，交界性肿瘤与Luminal A乳腺癌亚型显著相关。这些发现在一个大型独立数据集中分析时依然成立。本研究的数据将浆液性卵巢癌的转录谱与乳腺癌的固有分子亚型联系起来，这与高级别浆液性卵巢癌和基底样乳腺癌之间共享的临床和分子特征相一致，包括侵袭性表型、频繁的TP53突变和高度的基因组不稳定性，并提示生物标志物和靶向治疗可能在两者之间存在重叠。

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。