肺鳞状细胞癌蛋白质基因组景观2：串联质量标签数据集

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD010429

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

我们报告了一项综合分析，涵盖108例手术切除的肺鳞状细胞癌（SCC）的DNA拷贝数分析、体细胞外显子突变、通过RNA测序获得的mRNA表达以及鸟枪法质谱分析的蛋白质丰度，并附有临床结局、肿瘤病理学评估及其他临床相关数据。我们在蛋白质组水平上确定了SCC的三种主要亚型，其中两组分别与炎症/免疫反应或氧化还原生物学相关。炎症型肿瘤可根据中性粒细胞浸润或抗原呈递蛋白质组进一步细分，并反映了浸润免疫细胞的模式。没有基因突变、mRNA特征或蛋白质组亚类与结局相关；然而，富含B细胞的第三级淋巴结结构的存在可能与更好的患者结局相关。通过将我们的蛋白质基因组数据与公开可用的RNA干扰筛选数据整合，我们确定TP63、PSAT1和AKR1C3为SCC的脆弱点，尤其是在氧化还原蛋白质组组中。

该队列及其深度分子数据是深入理解与SCC相关的生物学和靶点的重要资源。

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。