NF1突变癌症关键信号节点与治疗生物标志物表达谱

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE57141

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

NF1肿瘤抑制基因编码一种RAS GTP酶激活蛋白（RasGAP）。因此，RAS信号传导的失调是NF1突变癌症发病机制的基础。然而，尽管已证实多种RAS效应通路在这些肿瘤中发挥作用，但目前尚不清楚这些广泛信号通路中哪些特定蛋白代表最佳治疗靶点。在此，我们确定mTORC1是NF1突变神经系统恶性肿瘤中关键的PI3K通路组分，并相反地表明mTORC2和AKT并非必需。我们还报告，在动物模型中，需要联合抑制mTORC1/MEK才能促进肿瘤消退，但仅限于两条通路的抑制均持续维持时。转录谱研究也被用于建立体内有效mTORC1/MEK抑制的预测性特征。在该特征中，我们意外发现葡萄糖转运蛋白基因GLUT1被强力抑制，但仅限于两条通路均被有效抑制时。此外，与VHL和LKB1突变癌症不同，通过FDG-PET测量的18F-FDG摄取降低需要有效抑制mTORC1和MEK两者。

这些研究共同确定了NF1突变恶性肿瘤中的最佳和次佳治疗靶点，并定义了一种非侵入性方法，用于在体内测量mTORC1/MEK联合抑制的效果，该方法可轻松纳入临床试验中。

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。