患者来源异种移植瘤基因组分析鉴定与非小细胞肺癌良好预后相关的高水平“乘客”基因畸变

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-68929

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

患者来源的肿瘤异种移植模型（PDXs）正越来越多地被用作研究人类癌症及评估新疗法的临床前模型，因为它们比已建立的肿瘤细胞系更能反映临床癌症的真实情况。我们之前报道过，从切除的非小细胞肺癌（NSCLC）中建立了超过100个PDXs，发现异种移植能力与患者较差的预后显著相关。本研究中，通过对36个PDXs进行基因组、转录组和蛋白质组分析，利用公开的细胞系数据对比发现，PDX与原发性肿瘤之间的体细胞变异相似度高于与细胞系之间的相似度。在PDX肿瘤中，865个频繁变异基因里体细胞变异数量较多的患者，其总体生存率优于相应PDXs变异数量较少的患者（风险比HR=0.15，p=0.00015）；这一发现通过TCGA肺癌患者数据集得到了验证（风险比HR=0.28，p=0.000022）。这些在PDXs中识别出的类似乘客变异，将细胞间信号传导和黏附与患者预后联系起来。异种移植瘤的总RNA通过DASL试剂盒扩增，并杂交到Illumina HT12v4芯片上。

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。