HOX基因：促进喉鳞状细胞癌发展的潜在候选基因

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-59102

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

喉鳞状细胞癌（LSCC）是头颈部（HSCC）中第二具侵袭性的癌症。尽管技术和治疗方面取得了显著进展，但发现LSCC患者的生存率仍在恶化。我们试图阐明驱动LSCC发展的新遗传靶点。分析肿瘤发现，同源盒基因家族（HOX）的八个成员在LSCC样本中的表达量是正常喉部组织的200倍。qPCR分析验证了HOX基因家族的所有转录组学发现。接收者操作特征统计方法（ROC曲线）预测，HOX基因家族的8个成员能将肿瘤与其周围正常组织区分开来。ROC曲线分析使得患者临床资料与基因表达数据的比较成为可能，还揭示出HOXC8和HOXD11基因分别与肿瘤分化程度和区域淋巴结转移相关。通过siRNA实验，我们发现HOXC8和HOXD11基因对FADU细胞集落的扩增至关重要。我们的发现强烈表明，HOX家族成员可能与LSCC的发展相关。

根据伦理委员会指南及患者预先知情签署的同意书，从接受LSCC手术消融的患者中采集了29份癌症样本和13份边缘样本。应用全人类基因组微阵列分析来探究LSCC中的新遗传靶点。

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。