卵巢癌区室分辨图谱：共享基质程序与分子亚型起源 [RNA-seq]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE322816

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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   • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

上皮性卵巢癌（EOCs）包含生物学上不同的组织学类型，这些类型起源于共同的解剖微环境，其中肿瘤-间质相互作用塑造了肿瘤行为和治疗反应。然而，不同组织学类型是否涉及共同的间质程序，以及间质信号如何影响经典分子亚型，目前仍不清楚，因为大多数分类框架依赖于批量分析，混淆了上皮和间质的贡献。在此，我们对透明细胞癌（CCOC）、子宫内膜样癌（ENOC）和高浆液性卵巢癌（HGSC）中配对的癌组织和间质进行了区室分辨的转录组和表观基因组分析。癌组织谱按组织学类型强烈分离，而间质谱则显示出极小的组织学类型特异性，而是分为四个共享组（S1–S4）。S4亚型以促纤维增生、富含肌成纤维细胞的程序为特征，在大网膜肿瘤中富集，并与HGSC C1/间充质特征相对应。我们表明，该亚型可能反映了肿瘤外在程序，并且存在于HGSC之外。区室分辨分析还阐明了其他分子癌亚型，并揭示了癌内在的EMT程序。

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。