SSEA4 与化疗耐药相关的乳腺癌 PDX miRNA 数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA247771

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；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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

通过将PDX与细胞表面标志物筛选技术相结合，我们鉴定出了与肿瘤化疗耐药相关的不同肿瘤细胞亚群。在大多数复发肿瘤中，标志物阳性细胞的百分比回落至治疗前水平。SSEA4是所测试的细胞表面分子之一，其能够在所有分析的不同TNBC PDX模型中区分出富集的残留肿瘤细胞。SSEA4的表达与肿瘤化疗耐药相关，且SSEA4+细胞显示出与毒素应答、细胞进出转运、细胞迁移及EMT相关的基因表达增加。总体设计：该数据集包含四个不同的样本组，包括从人乳腺癌细胞小鼠异种移植瘤中分离的SSEA4-和SSEA4+细胞组分。每个细胞组分制备了两个技术重复。微阵列分析在Agilent Whole Human Genome Oligo Microarray 8x60K (v2)平台上进行。

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。