TMPRSS2:ERG融合阴性前列腺癌全基因组DNA甲基化事件研究

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-35342

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

前列腺癌是全球男性中第二常见的癌症。DNA甲基化模式的改变可能是前列腺癌形成的主要原因之一。本研究是首个采用MeDIP-Seq技术，在包含51例肿瘤样本和53例良性前列腺样本的大型队列中探究全基因组DNA甲基化模式的高通量测序研究。比较分析识别出超过147,000个癌症相关的表观遗传改变。此外，整体甲基化模式在TMPRSS2:ERG重排状态基础上显示出显著差异。我们提出miRNA-26a的高甲基化作为ERG重排非依赖性EZH2激活的替代途径。在融合阴性肿瘤中观察到的差异性甲基化事件增加，可以解释缺乏基因组重排情况下的致瘤过程。对51例前列腺癌样本甲基化谱的全基因组检查

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。