多种替代性促分裂信号通路的诱导伴随缓慢生长耐药癌细胞的出现

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE162045

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

耐药性仍然是治愈癌症的主要障碍。耐药性可能源于一部分最初在药物治疗中存活下来的癌细胞亚群，这些细胞随后逐渐形成一群生长缓慢的耐药细胞。多项研究已明确指出，一种特定旁路途径的激活似乎是防止耐药性产生的关键治疗靶点。在此，我们采用系统生物学方法，利用蛋白质组学和基因组学来研究EGFR突变型肺腺癌细胞对EGFR抑制剂以及BRAF突变型黑色素瘤细胞对BRAF抑制剂产生耐药性的过程。我们发现，在这两种情况下，均有多种替代性促分裂原途径被激活，包括YAP、STAT3、IGFR1以及磷脂酶C（PLC）/蛋白激酶C（PKC）途径。我们的结果表明，要有效预防耐药性，治疗策略需考虑多种替代性促分裂原途径，而非仅聚焦于某一特定途径。

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。