乳腺癌活检蛋白质组图谱揭示癌症相关成纤维细胞的伤口愈合特征——TGF-β处理的原代乳腺成纤维细胞

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000079968

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

乳腺癌仍是女性中最常见的癌症类型；癌症相关成纤维细胞实际上被认为在癌变过程中发挥重要作用。在本研究中，我们探讨了是否可以通过肿瘤组织蛋白质组图谱来评估癌症相关成纤维细胞的功能状态。我们对乳腺腺癌患者的肿瘤中心、肿瘤邻近和肿瘤远端活检切片进行了组织蛋白质组学分析，共鉴定出 2074 个蛋白。数据参照原代人乳腺成纤维细胞生成的参考蛋白质组图谱进行解读，该图谱包含 4095 个蛋白。这些细胞在静息状态下以及分别经 TGF-β 或 IL-1β 体外处理后进行了分析，二者分别刺激伤口愈合或炎症过程。作为癌细胞的代表，我们研究了乳腺癌细胞系 ZR-75-1，鉴定出 5212 个蛋白。将组织蛋白质组学数据与所有这些参考图谱进行比较后发现，肿瘤内以癌细胞来源蛋白为主，而肿瘤远端组织切片中以成纤维细胞来源蛋白为主。值得注意的是，急性炎症特征性蛋白在组织样本中几乎未被鉴定到。相反，我们发现由 TGF-β 在乳腺成纤维细胞中诱导的若干蛋白，包括 fibulin-5、SLC2A1 和 MUC18，在所有组织样本中均被阳性鉴定到，且在肿瘤邻近组织切片中丰度相对更高。这些发现表明，肿瘤周围以具有伤口愈合活性的癌症相关成纤维细胞为主。

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。