胃癌细胞对全反式维甲酸敏感性及预测基因表达模型数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJEB57792

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数据说明

全反式维甲酸（ATRA）用于治疗急性早幼粒细胞白血病（APL），效果显著，可使78%的患者获得持久缓解。在此前的研究中（Bolis M等，Ann Oncol. 2017, 28:611；Centritto F等，EMBO Mol Med. 2015, 7:950），我们证明了ATRA在乳腺癌个体化治疗中的治疗潜力。本研究旨在提供临床前证据，支持基于ATRA的药理学策略用于胃癌管理。胃癌是一种高度异质性的肿瘤，除手术外缺乏有效的治疗选择。为确定胃癌对ATRA抗增殖作用的敏感性，我们使用了27个细胞系，以重现该肿瘤的异质性。其中14个细胞系具有G-DIF表型，其余则呈现G-INT表型。每个细胞系均暴露于递增浓度的ATRA，并在第3、6和9天评估该维甲酸类药物的生长抑制效应。

27个细胞系通过我们开发的“ATRA评分”这一连续/定量指标对其对维A酸的敏感性进行了排序。结果表明，这些细胞系可以分为3个独立组别，分别以对ATRA的高、中、低敏感性为特征。在我们的细胞系面板中，未观察到ATRA敏感性与G-DIF或G-INT表型之间存在显著相关性。为了支持从细胞系获得的结果，我们评估了ATRA对源自13例胃癌原发肿瘤的短期组织切片培养物的抗增殖效应，我们根据使用RNA测序研究确定的基底基因表达谱，将这些肿瘤分类为G-DIF或G-INT。短期组织培养模型获得的结果证实了细胞系产生的数据。在

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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