MAF扩增赋予Estrogen Receptor Alpha驱动乳腺癌转移的能力

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD035936

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；
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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

MAF扩增通过尚未充分了解的机制增加乳腺癌（BCa）转移风险，但具有重要的临床意义。与雌激素（E2）依赖性相关的雌激素受体阳性（ER+）BCa维持早期乳腺癌的生长，但最终通过未知机制支持转移。在此，我们整合了来自人类和同系BCa小鼠模型的蛋白质组学、（表观）基因组学和功能分析，表明MAF直接与ERalpha相互作用，从而促进一种独特的染色质状态，有利于ER+ BCa细胞的转移扩散。事实上，我们鉴定了一组在EERa2暴露后以MAF依赖性方式从头获得许可的转移促进基因。在这些基因中，我们发现了影响细胞身份建立且已知在转移起始中发挥作用的因子（例如SOX9），以及骨基质的调节因子，它们最终有助于准备骨转移“土壤”（例如FGF18、PTHLH和JAG1）。促进MAF/E2基因集表达的表观基因组重塑的核心是组蛋白去甲基化酶KDM1A。

确实，KDM1A活性的丧失可阻止MAF/E2介导的BCa转移。综上所述，我们在此揭示了MAF/E2介导转移的分子框架，并证明遗传、表观遗传及激素系统性信号在BCa细胞中整合，决定其转移成功与否，进而影响患者预后。

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。