PRJNA145819：人乳腺癌中候选抑癌基因ECRG4的下调

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA145819

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

ECRG4是最近在食管癌中发现的一种有前景的抑癌基因（TSG）。其在乳腺癌中的表达及预后价值尚未被探索。我们利用DNA微阵列技术，检测了353例浸润性乳腺癌样本中ECRG4 mRNA的表达情况。随后，在一个大型公开回顾性基因表达数据集（n=1,387）上进行了荟萃分析，以分析ECRG4表达与包括生存率在内的组织临床特征之间的相关性。总体设计：为了确定乳腺癌与正常乳腺组织中ECRG4 mRNA的表达，我们首先分析了我实验室（法国马赛Paoli Calmettes研究所（IPC））从癌症与正常乳腺样本中生成的基因表达数据。肿瘤组织来自1987年至2007年间在IPC接受初次手术的353例浸润性腺癌患者。该研究获得了我们机构审查委员会的批准。每位患者均签署了书面知情同意书，同意将其样本用于研究。样本在手术切除后30分钟内进行大体解剖并冷冻于液氮中。所有用于分析的标本均含有超过60%的癌细胞（此评估是在RNA提取前，通过使用与待分析样本相邻的冷冻切片进行的）。

术后，患者根据标准指南接受了辅助多模式治疗。采用异硫氰酸胍和氯化铯梯度法从冷冻样本中提取核酸。利用Affymetrix U133 Plus 2.0人类微阵列（Affymetrix®，美国加利福尼亚州圣克拉拉）建立了这353个癌症池的表达谱。

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。