Rps15突变通过翻译重编程、氧化应激和基因组不稳定驱动B细胞恶性肿瘤

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE293841

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

核糖体蛋白突变与癌症风险的关联日益受到关注，并被认为会扰乱核糖体功能。与此同时，据报道这些突变会激活p53——一个关键的抗癌屏障。为确定这些突变如何克服这一保护性障碍以促成肿瘤发生，我们构建了热点Rps15-S138F突变的体内模型，该突变已被鉴定为慢性淋巴细胞白血病的推定驱动因素。在白血病前期状态下，该突变诱导蛋白质不稳定性、核糖体生物合成缺陷及翻译改变，导致氧化应激、DNA损伤以及p53依赖性应答的诱导，从而促进初始细胞低增殖。然而，携带Rps15突变的老龄小鼠最终发展为B细胞白血病（外显率37%），表现出Myc活性增强以及强烈的促生存和增殖特征。

因此，突变型Rps15同时诱导低增殖和高增殖信号，最初偏向于细胞周期阻滞；并且通过翻译重编程，氧化应激、DNA损伤应答缺陷和基因组不稳定性为获得额外的驱动突变（如TP53缺失）创造了条件，这些突变能够克服这种细胞周期阻滞，从而触发肿瘤发生。

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。