ONECUT2重编程神经内分泌命运并作为小细胞肺癌可操作治疗靶点 [NCI-H510A]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE280218

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

小细胞肺癌（SCLC）是一种高度侵袭性的恶性肿瘤，预后极差。SCLC细胞表现出高度可塑性，可从神经内分泌（NE）表型向非NE表型进展。这种动态演化促进了治疗耐药和复发，成为这一难治性疾病靶向治疗面临的挑战。在此，我们鉴定转录因子ONECUT2（OC2）是SCLC可塑性的驱动因子，可导致非NE转录状态。与正常肺组织相比，OC2在SCLC肿瘤中高表达，其表达与临床分期升高和淋巴结转移相关。我们证明OC2是ASCL1（NE主调控转录因子）的抑制因子。此外，OC2通过激活c-MYC和NOTCH信号通路上调非NE程序。我们还证明OC2是SCLC细胞生长和存活所必需的，并且可用一种小分子抑制剂靶向OC2，该抑制剂与顺铂具有协同作用，为OC2活跃的SCLC肿瘤提供了一种新的治疗策略。

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。