B6C3F1小鼠自发性肺肿瘤全局差异基因表达分析及与人非小细胞肺癌的比较

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE31013

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

引言：肺癌是人类癌症相关死亡的主要原因。目前有多种化学诱导和基因修饰的小鼠模型用于肺癌研究。我们假设自发性小鼠（B6C3F1）肺肿瘤可作为研究人类非小细胞肺癌（NSCLC）的模型。方法：从一项慢性吸入NTP研究中，提取未经处理的2岁B6C3F1小鼠自发性肺（SL）肿瘤及年龄匹配的正常肺组织的RNA。使用Affymetrix Mouse Genome 430 2.0 GeneChip®芯片进行全基因组基因表达分析。数据标准化后，对每个探针集，采用bootstrap t检验进行组间两两比较，同时控制混合方向错误发现率（mdFDR），生成差异基因表达列表。使用IPA、KEGG和EASE软件工具评估过度代表的癌症基因和通路。结果：MAPK和TGF-beta通路在数据集中过度代表。通过定量实时RT-PCR验证的几乎所有基因，其方向性倍数变化与微阵列数据相当。

候选癌基因包括Kras、Braf、Raf1、Id2、Hmga1、Cks1b和Foxf1。候选抑癌基因包括Rb1、Cdkn2a、Hnf4a、Tcf21、Ptprd、Hpgd、Hopx、Ogn、Id4、Hoxa5、Smad6、Smad7、Zbtb16、Cyr61、Dusp4和Ifi16。此外，一些在肺发育中重要的基因也呈现差异表达，如Smad6、Hopx、Sox4、Sox9和Mycn。结论：在本研究中，我们证明了与人类非小细胞肺癌相关的若干癌症基因和信号通路在自发性小鼠肺部肿瘤中也发生了类似的改变。

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。