肺癌中p53恢复的阶段特异性敏感性：细胞系数据

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-23873

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；
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   • 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

肿瘤发生是一个多步骤过程，源于关键癌基因和抑癌基因通路中突变的序贯累积。基于靶向这些潜在遗传异常来实现癌症个体化医疗的探索，前提是肿瘤的维持需要抑癌基因的持续失活和癌基因的激活。p53抑癌基因通路的突变是癌症的一个标志，目前正致力于通过药物重新激活突变型p53通路1-3。本研究表明，在已形成的小鼠肺部肿瘤中恢复p53功能，会导致显著但不完全的肿瘤细胞丢失，这种情况特异地出现在恶性腺癌中，而非腺瘤。此外，我们将MAPK信号通路的扩增定义为恶性进展的关键决定因素。对p53恢复的差异反应取决于过度活跃的MAPK信号下游Arf抑癌基因的激活。我们提出，p53通过响应增强的致癌信号自然限制恶性进展，但对足以支持肺部肿瘤早期发展的低水平癌基因活动无响应。

这些数据表明，恢复在肿瘤进展而非起始中起重要作用的通路，可能由于肿瘤细胞群体的阶段异质性而导致肿瘤不完全消退。3个细胞系分别接受他莫昔芬或乙醇溶剂处理。他莫昔芬处理导致p53表达重新激活。

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。