VEGF阻断增强BRAFV600E抑制的抗肿瘤效果（小鼠）

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE69744

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

在这项研究中，我们探讨了BRAF抑制与VEGF阻断在黑色素瘤临床前模型中的联合效应。本数据集的目的是分析A375异种移植模型对PLX472和贝伐单抗单药治疗或联合治疗的转录反应。我们进行了物种特异性基因表达分析，以区分不同治疗方案对肿瘤细胞（人类）和基质微环境（小鼠）的影响。此处，使用Illumina Mouse BeadChips对治疗12天后的转录组进行了分析。我们报道，双药联合治疗比单药治疗更有效，并且通过改变调节髓系细胞招募和细胞外基质重塑的肿瘤遗传程序，可减少耐药性的发生。

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。