GSE78517：首创新型可逆双小分子G9a/DNMT抑制剂在血液恶性肿瘤体内活性研究（芯片）

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE78517

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

表观遗传学在癌症中不可否认的作用以及表观遗传改变可被逆转的事实，促进了表观遗传药物的开发。在本研究中，我们设计并合成了强效的新型、选择性且可逆的化学探针，可同时抑制G9a和DNMTs甲基转移酶活性。用先导化合物CM-272体外处理血液系统肿瘤（急性髓系白血病-AML、急性淋巴细胞白血病-ALL和弥漫性大B细胞淋巴瘤-DLBCL），可抑制细胞增殖并促进凋亡，诱导干扰素刺激基因和免疫原性细胞死亡。CM-272显著延长了AML、ALL和DLBCL异种移植模型的生存期。我们的结果代表了首个G9a/DNMTs双重抑制剂的发现，并确立了该化学系列作为应对血液肿瘤未满足需求的有前景的治疗工具。

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。