前列腺癌细胞系基因表达变异与DNA拷贝数变化的基因组范围特征

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-4396

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

这个超级系列由以下子系列组成：GSE4016：前列腺癌细胞系中的基因表达变异 GSE4017：前列腺癌细胞系中的DNA拷贝数变化 摘要：背景：本研究旨在全基因组范围内表征雄激素敏感（AS）和雄激素不敏感（AI）前列腺癌细胞系的基因表达和DNA拷贝数谱。方法：使用DNA微阵列检查了八种常用前列腺癌细胞系的基因表达谱和DNA拷贝数变化。通过染色体簇（CLAC）识别出具有DNA拷贝数变化的染色体区域。结果：AS和AI细胞之间的基因表达模式存在离散差异，这些差异不仅限于雄激素反应基因。与AS细胞相比，AI细胞显示出更多的DNA拷贝数变化，尤其是扩增。细胞系的基因表达谱与手术获取的前列腺肿瘤相似性有限。结论：AS和AI细胞系在其转录程序和DNA拷贝数改变程度上有所不同。

该数据集为将前列腺癌细胞系用作临床癌症模型提供了背景信息。请参阅各个系列。

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。