GSE110205：全转录组靶向基因定量为肺肉瘤样癌提供新见解

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源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE110205

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

肺肉瘤样癌（PSCs）是非小细胞肺癌（NSCLC）中罕见且侵袭性强的组织学类型，中位总生存期约为9-12个月。具体而言，PSCs包括五种不同的组织学亚型：多形性癌（PLC）、巨细胞癌（GCC）、梭形细胞癌（SCC）、癌肉瘤（CS）和肺母细胞瘤（PB）。术前病理诊断可能无法识别这些肿瘤，治疗选择仍然有限。由于PSCs的罕见性，其分子特征研究甚少，迄今为止，与其他NSCLC类型相比，尚未发现针对PSCs的特异性标志物。本研究采用基于扩增子的高灵敏度全转录组定量分析方法，使用Ion AmpliSeq Transcriptome Human Gene Expression Kit（Life Technologies），对精选的14例PSCs（1例PB、4例CS、2例SCC、2例GCC、5例PLC）和3例正常肺实质样本进行了分析。随后将PSCs的表达数据与The Cancer Genome Atlas数据库中可获取的肺腺癌和鳞状细胞癌转录组数据进行了比较。

共鉴定出38个在PSC样本中特异性失调的基因。其中，IGJ和SLMAP在一个独立队列（30例PSC、31例肺腺癌和31例鳞状细胞癌病例）中通过免疫组织化学得到了验证。此外，对差异表达基因进行的通路富集分析显示，在癌症发生和发展中起关键作用的FOXO信号通路和范可尼贫血通路在PSC肿瘤中富集。对独特分子特征的描述不仅增进了我们对PSC生物学的认识，还可能提示新的诊断和治疗策略。

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。