非恶性细胞间非典型融合：融合后基因组混乱与癌症起始的关联

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE339186

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

非典型细胞融合事件可破坏正常的融合后过程，通过亲本基因组的合并引发基因组混乱，并伴随严重而复杂的总体结构改变。因此，非程序性融合事件可通过促进持续性基因组不稳定来加速肿瘤发生，在杂交后选择过程中充当催化剂，并对获得新的恶性特性起到决定性作用。理解杂交细胞在融合后如何存活，并鉴定不同融合阶段杂交细胞特有的转录和表型特征，可能为对抗致癌性杂交细胞的演化提供有价值的见解。

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。