葡萄膜黑色素瘤可靶向表观遗传脆弱性鉴定

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE300710

标准获取流程：

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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

葡萄膜黑色素瘤（UM）是最常见的成人原发性眼内恶性肿瘤，具有强烈的肝转移倾向，约50%的病例会发生肝转移。转移性UM对治疗高度耐药，且几乎总是致命的。UM转移最强的遗传驱动因素是抑癌基因BRCA相关蛋白1（BAP1）的功能缺失，该缺失导致广泛的表观遗传失调。为寻找新的治疗策略，我们研究了靶向表观基因组是否能够揭示UM的新脆弱性。我们使用精心构建的表观遗传抑制剂文库进行了高通量化合物筛选，并确定BET（溴结构域和超末端结构域）抑制是一种特别有前景的方法。尽管此前BET抑制剂治疗UM的临床试验在临床上未能成功，但我们发现不同BET抑制剂在UM中的疗效存在显著异质性。值得注意的是，BET抑制剂mivebresib（ABBV-075）在转移性UM异种移植小鼠模型中使生存率显著提高50%，并防止了骨骼、脊髓和大脑中可检测到的转移。

转录组分析显示，BET抑制与组蛋白去乙酰化酶（HDAC）抑制之间存在显著重叠——后者是目前正在接受临床评估的UM治疗方法。BET和HDAC抑制剂能够逆转与高转移风险相关的基因表达特征，并在UM细胞中诱导出神经元样表型。这些发现确立了BET抑制作为转移性UM一个有效且此前未被充分重视的脆弱靶点。

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。