PRJNA112729：ERRγ介导新型浸润性小叶乳腺癌模型中的他莫昔芬耐药

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数据说明

在所有接受内分泌治疗的ER+乳腺肿瘤中，有三分之一治疗无效，其余则可能在将来复发。关于内分泌抵抗的数据几乎全部来自浸润性导管癌（IDC）模型。然而，每年新诊断的浸润性乳腺癌中，浸润性小叶癌（ILC）占比高达15%，并且尽管过去20年间IDC的发病率相对稳定，绝经后女性中ILC的患病率却持续上升。我们报告了一种新的他莫昔芬（TAM）抵抗性浸润性小叶乳腺癌细胞模型，为内分泌抵抗的分子机制提供了新的见解。SUM44细胞表达ER，并对抗雌激素的生长抑制作用敏感。通过筛选对4-羟基他莫昔芬的抵抗性，我们开发出了SUM44/LCCTam细胞系，该细胞系表现出雌激素受体α（ERα）表达下降和雌激素相关受体γ（ERRγ）表达增加。

在SUM44/LCCTam细胞中通过siRNA敲低ERRγ可恢复TAM敏感性，而过表达ERRγ则阻断TAM对SUM44和MDA-MB-134 VI小叶乳腺癌细胞的生长抑制作用。SUM44/LCCTam中ERRγ驱动的转录也增加，抑制激活蛋白1（AP1）可恢复或增强TAM敏感性。这些数据支持ERRγ/AP1信号在TAM耐药性发展中的作用，并提示ERRγ的表达可能是他莫昔芬反应不佳的标志物。总体设计：从SUM44和LCCTam细胞亚汇合的T-25 cm^2组织培养瓶中提取总RNA，然后进行处理和芯片杂交。随后使用多种工具评估微阵列数据质量，包括Affymetrix推荐的工具及一系列额外的QC措施。采用稳健多阵列平均（RMA）方法对原始基因表达数据进行预处理，该方法在Bioconductor项目（http://bioco

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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