肺腺癌体内药物基因组学定量分析数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE146448

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

关于肿瘤基因型与治疗反应之间关系的知识匮乏，仍然是阻碍癌症疗法有效应用的最重要缺口之一。在此，我们将一个多重定量平台与稳健的统计方法相结合，以实现体内肺癌治疗反应的药物基因组学图谱构建。我们揭示了一幅出乎意料复杂的基因型特异性治疗反应图谱，其中超过20%的可能相互作用显示出显著耐药或敏感。我们利用一个大型患者反应数据集验证了其中一种相互作用——Keap1突变肿瘤对铂类治疗的耐药性。我们的结果凸显了在精准疗法开发中理解治疗反应遗传决定因素的重要性，并界定了一种识别此类决定因素的策略。

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。