毒物诱导恶性转化后的异常DNA甲基化模式（MeDIP-chip数据集2）

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-38928

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

异常的DNA甲基化在癌症中经常被观察到。本研究的目的是确定在毒物诱导的恶性转化后，DNA甲基化如何变化。本研究还将DNA甲基化变化与未接触毒物的膀胱和前列腺癌变过程中出现的异常DNA甲基化事件联系起来。将永生化UROtsa细胞（n=3）和RWPE-1细胞（n=2）分别与正常HUC细胞（n=2）和PrEC细胞（n=2）进行比较。将亚砷酸盐（n=1）、单甲基亚砷酸（n=2）或镉（n=1）转化的UROtsa细胞与亲本UROtsa细胞（n=3）进行比较。将亚砷酸盐（n=2）、镉（n=1）或MNU（n=1）转化的RWPE-1细胞与亲本RWPE-1细胞（n=2）进行比较。将临床膀胱肿瘤活检组织（n=6）、尿路上皮癌细胞系（n=2）和前列腺癌细胞系（n=3）与其对应的正常组织HUC（n=2）和PrEC（n=2）进行比较。使用抗甲基胞嘧啶（5MeC）抗体进行免疫沉淀。

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。