条件表达Etv6-NTRK3 (EN)融合癌蛋白的乳腺癌小鼠模型乳腺组织转录组分析

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-9343

标准获取流程：

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

对于最大一类人类肿瘤——上皮来源的肿瘤，其起始遗传打击或起源细胞知之甚少。组织干细胞或更定向的祖细胞是否为转化目标亦不确定。血液系统恶性肿瘤和肉瘤的经验表明，复发性染色体易位代表了起始的致癌事件。为了建立一个能够从初始事件到明显恶性评估上皮肿瘤发生的系统，我们生成了条件性表达Etv6-NTRK3（EN）融合癌蛋白的小鼠，该蛋白是t(12;15)(p13;q25)易位的产物，这一易位是人类乳腺癌一种形式的特征。通过乳清酸性蛋白（Wap）启动子驱动的Cre在乳腺组织中激活EN表达，导致完全外显、多灶性的恶性乳腺癌，且潜伏期短。我们提供了遗传学证据，表明定向的、双潜能的或CD61+管腔肺泡祖细胞可以是肿瘤发生的目标。此外，EN通过AP1复合体转化这些原本短暂的祖细胞。我们的模型支持在正常乳腺和恶性肿瘤中均存在上皮细胞层级。

据我们所知，这是首个基于复发性染色体易位的人类上皮癌小鼠模型。鉴于染色体易位在上皮癌中的相关性日益增加，此类小鼠可作为研究其遗传发病机制和细胞起源，以及生成新型临床前模型的范例。实验总体设计：参考X样本

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。