实验演化癌症中的资源竞争促进肿瘤扩张

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Af01b7f6f52fca2b130e4407ea55a4cb25fa83736160210bebcd841cdd604606f

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

肿瘤进展涉及癌细胞的一系列表型变化，其中每一项变化都可作为治疗靶点。在此，我们采用改编自微生物实验进化研究的技术，探讨在不同资源供给环境中肿瘤扩散（转移和组织侵袭的前兆）的演化。进化理论预测，种群内部对资源的竞争将促使个体迁离出生位点（即扩散），从而有利于开拓未利用的资源并减少亲缘个体间的竞争。在低资源供给环境中经过约100代后，我们发现MCF7乳腺癌球体（体外小型肿瘤）表现出扩散增加。相反，在资源供给充足的环境中，扩散相较于祖先减缓。共同园实验证实，不同选择品系间的进化响应存在差异；在低资源供给下进化的品系表现出一种可塑性……

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。