PRJNA328603：通过癌前中间阶段识别皮肤鳞状细胞癌发展的转录组驱动因素[小鼠RNA-Seq]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA328603

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

皮肤鳞状细胞癌（cuSCC）占所有皮肤癌的15-20%，在美国每年导致超过70万例病例。大多数cuSCC的发生与一种独特的前癌病变——光化性角化病（AK）相关。为了确定分子靶向化学预防的潜在靶点，我们利用配对的人类样本和日光紫外线驱动的无毛小鼠模型，对cuSCC从癌前AK阶段开始的发展过程进行了综合的跨物种基因组分析。我们确定了这一序列的主要转录驱动因素，表明cuSCC发展中的关键基因组变化发生在正常皮肤向AK的转变过程中。我们的数据验证了使用这种紫外线驱动的小鼠cuSCC模型进行跨物种分析的可行性，并证明cuSCC与来自不同部位的多种致癌物驱动的SCC具有深刻的分子相似性，这表明cuSCC可能作为一种有效且易于获取的模型用于多种SCC类型，并且共同的治疗和预防策略可能是可行的。

总体设计：我们通过联合分析配对患者样本的新一代测序结果与紫外线驱动的小鼠模型，旨在识别驱动鳞状细胞癌发展的关键遗传事件，以确定关键通路。

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。