PRJNA984258：乳腺癌 Notch 转录组特征识别 [dataset1]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA984258

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

Notch信号失调促进乳腺癌的发生和发展，但用于测量乳腺癌亚型中Notch信号水平及系统治疗反应的有效工具在很大程度上仍然缺乏。因此，需要一个Notch信号的转录组特征，在本报告中，我们建立了这样一个分类器。为了生成该特征，我们首先从六种基底样乳腺癌细胞系中鉴定Notch调控基因，这些细胞系分别通过培养于固定的Notch配体Jagged1上或通过γ-分泌酶抑制剂阻断Notch，从而受到Notch信号的升高和降低。从这组Notch调控基因中，我们开发了候选转录组特征，并在乳腺癌患者数据集（TCGA-BRCA队列）上进行训练，通过分析更广泛的乳腺癌细胞系队列的转录组，选择了一个最佳的20基因特征。我们在两个独立的患者数据集（METABRIC和Oslo2）上验证了该特征，与先前发表的特征相比，它显示出改善的一致性评分和肿瘤特异性。

此外，该特征评分在基底样乳腺癌中尤其高，表明该亚型中Notch信号传导水平增强。在PROMIX和BEAUTY患者队列中，新辅助治疗后的特征评分升高，而较低的特征评分通常与更好的临床结局相关。总体而言，这个20基因转录特征有潜力更好地对患者进行分层，并评估未来基于Notch的乳腺癌疗法的反应。总体设计：为了生成该特征，我们首先从六种基底样乳腺癌细胞系中鉴定Notch调控基因，这些细胞系分别通过培养在固定化的Notch配体Jagged1上或通过γ-分泌酶抑制剂阻断Notch，来升高或降低Notch信号传导。从这组Notch调控基因中，我们开发了候选转录

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。