PRJNA283814：乳腺癌上皮-基质共表达网络重塑的ER阳性验证数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA283814

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

背景：上皮-基质相互作用在浸润性乳腺癌（IBC）发病机制中起着关键作用；然而，在系统层面上，关于上皮-基质相互作用在癌变过程中如何演变，人们知之甚少。结果：我们开发了一个框架，用于构建全基因组上皮-基质共表达网络，该网络由患者群体中上皮和基质中表达基因的mRNA水平之间的成对共表达关系组成。我们将此方法应用于乳腺 carcinogenesis 背景下的激光捕获显微切割表达谱数据集。我们的分析表明，上皮-基质共表达网络在癌变过程中经历了广泛的重塑，在正常乳腺、ER阳性IBC和ER阴性IBC中出现了不同的网络枢纽，并出现了不同的功能网络富集模式。与正常乳腺相比，IBC中最强的上皮-基质共表达关系大多代表自环，即同一基因在上皮和基质区域中共表达。

我们利用一个独立的激光捕获显微切割数据集验证了这一观察结果，并通过使用人类蛋白质图谱中的图像对上皮和基质蛋白表达进行计算图像分析，证实癌症中自环相互作用显著增加。结论：上皮-基质共表达网络分析代表了一种对空间定位转录组数据进行系统层面分析的新方法。该分析为上皮-基质共表达网络的重新连接以及乳腺癌中上皮-基质共表达自环的出现提供了新的生物学见解。该方法可能有助于开发针对癌症中上皮-基质相互作用的新诊断和治疗手段。总体设计：对36例速冻人原发性乳腺癌样本进行激光捕获显微切割以分离

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。