PRJNA682594：三阴性乳腺癌不同组织形态的激光捕获显微切割与miRNA表达谱

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA682594

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

三阴性乳腺癌（TNBC）在形态学和遗传学上是一组异质性乳腺癌，其生物学行为及治疗反应的预测尚不明确。本研究旨在分析TNBC不同细胞形态区域内的miRNA表达。我们使用Zeiss公司的PALM MicroBeam系统进行激光捕获显微切割，随后采用Affymetrix GeneChip miRNA 4.0芯片进行表达谱分析，以鉴定在各相应组织形态中失调的独特miRNA类别。本研究经奥洛穆茨大学医院伦理委员会和帕拉茨基大学医学院批准，符合《赫尔辛基宣言》（编号111/15）。根据捷克法律（第373/11号法案及其修正案第202/17号法案），对福尔马林固定石蜡包埋组织进行完全匿名化的回顾性研究无需获取知情同意。每位患者至少有一个组织块留存于档案中，以便未来临床使用，如重新评估或进一步研究。

总体设计：我们收集了25例经选择的TNBC病例，以确定miRNA表达水平与单个TNBC内存在的局灶性原位癌（CIS）、梭形细胞、大汗腺、浸润性及其他肿瘤形态之间的关系。我们排除了所有不完整的肿瘤（粗针穿刺活检）以及接受过新辅助化疗的肿瘤。因此，该肿瘤队列规模有限，大小从5至20 mm不等（病理肿瘤分期pT1a–pT1c），平均大小为13.4 mm（中位数15 mm）。尽管为三阴性表型，我们还排除了与良好预后相关的组织学肿瘤类型（腺样囊性癌）。

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。