皮肤鳞状细胞癌的转录组、代谢和炎症特征分层

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06476964

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

条件：皮肤癌。皮肤癌是人类最常见的癌症类型。其中，皮肤鳞状细胞癌（cSCCs）位居第二常见，其发病率持续增长（1994年至2006年间增长了300%），这与人口老龄化和日晒习惯相吻合。cSCCs是一个多阶段致癌模型：癌前病变为光化性角化病（AK），它可能消退，也可能逐步发展为原位cSCC，进而成为浸润性cSCC，部分患者还会进入转移阶段，先是淋巴结转移，随后是远处转移，威胁生命。根据与复发和转移风险相关的临床和组织学标准，cSCCs被分类为低风险或高风险。然而，目前尚无工具能预测特定cSCC的这种风险，特别是根据其遗传特征。实际上，高突变率使得识别特定的遗传图谱变得困难。同样，也没有工具能预测癌前病变（AK）消退或发展为cSCC的可能性。

本研究旨在描述癌前AK和cSCC的分子和代谢特征以及免疫景观，以揭示支持肿瘤进展的上皮和免疫细胞亚群。

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。