新辅助乳腺癌磷酸化蛋白质组分析揭示由CDK4和Filamin A驱动的紫杉醇敏感性增强患者亚群

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD034355

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

精准肿瘤学研究在致癌成瘾和/或靶向治疗背景之外具有挑战性。我们此前已证明，磷酸化蛋白质组学是一种强有力的方法，可揭示以少数激酶活性为特征、且其潜在基因组学复杂的感兴趣患者亚群。在此，我们在一项HER2阴性乳腺癌患者的新辅助试验中进行了磷酸化蛋白质组学筛查（N=130），患者接受紫杉醇或紫杉醇联合尼达尼布治疗，旨在寻找紫杉醇敏感性的候选生物标志物。通过两个独立患者集（N=218）对15个候选生物标志物进行过滤，发现了一个以CDK4和Filamin-A高水平为特征的患者亚群，该亚群对紫杉醇治疗达到pCR的概率为90%。在机制上，CDK4调控Filamin-A转录，后者进而与Tubulin和CLIP-170形成复合物，导致紫杉醇与微管结合增加、微管乙酰化和稳定化以及有丝分裂灾难。因此，磷酸化蛋白质组学使得发现紫杉醇的可解释预测因子成为可能。

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。