复发性黑色素瘤的遗传改变

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-8777

标准获取流程：

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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

一般认为，人类癌症起源于一个发生突变的单细胞。然而，表征不同进展阶段的遗传步骤仍不清楚。通过研究一例独特的转移性黑色素瘤病例，我们观察到，尽管表型存在差异，但源自十多年间相继出现的异时性转移灶的细胞系仍保留了一个遗传稳定性的核心。在本研究中，我们扩展了先前的观察结果，将这些克隆来源的自体细胞系与异体细胞系进行比较，并将阵列比较基因组杂交（aCGH）与基因表达谱分析相关联，以确定它们对疾病进展动态的相对贡献。我们对自体细胞系和源自其他患者的异体黑色素瘤细胞系进行了aCGH和基因表达谱分析。

遗传失衡的总范围、全局转录模式和细胞表型之间存在显著相关性；它们并不遵循严格的时间进程，而是独立地源于一个遗传稳定性的核心，该核心在多个时间点出现，最好根据癌症干细胞假说来解释；尽管它们的贡献相互交织，但可通过aCGH检测到的基因组失衡仅占决定自体肿瘤独特性的转录特征的25%。我们的研究为癌症进展的动态提供了重要见解，并支持开发针对稳定遗传因素的靶向抗癌疗法，这些因素决定每位患者疾病的个体性，并在疾病的终末阶段始终保持。关键词：遗传修饰设计 来自女性供体的PBMC经Ficoll梯度分离，并在整个研究中用作参考。阵列CGH准确性的验证通过获取来自女性供体的另外六份PBMC和来自男性供体的六份PBMC来完成，以确认常染色体中基因表示的稳定性以及性别决定的失衡在其中的稳定性。

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。