Salubrinal处理的501mel黑色素瘤细胞基因表达

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE86806

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

癌症死亡的主要原因在于转移。尽管研究已识别出多种驱动侵袭性的信号，但作为转移定植的第一步，细胞离开原发肿瘤的原因仍不甚明了。Salubrinal抑制eIF2-α磷酸酶，从而导致eIF2-α磷酸化增加及eIF2B翻译起始因子受抑，进而引发翻译重编程。所呈现的数据集探究了Salubrinal对501mel黑色素瘤细胞系基因表达随时间的影响，并与对照组DMSO处理的细胞进行了比较。这些结果被用于生成一个与侵袭性相关的基因表达特征，以及“先天性抗PD-1治疗抵抗特征”。

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。