恶性外周神经鞘瘤样黑色素瘤临床前模型伴浸润性肥大细胞
主题标签：肿瘤、皮肤癌、恶性外周神经鞘瘤、黑色素瘤、肥大细胞、SHP2、自噬、NF1。本数据集为肿瘤领域公开数据集，主题涵盖肿瘤。
基本信息
资源简介
恶性外周神经鞘瘤样黑色素瘤临床前模型伴浸润性肥大细胞
Suppl Table 1 from A Preclinical Model of Malignant Peripheral Nerve Sheath Tumor-like Melanoma Is Characterized by Infiltrating Mast Cells 是一个面向肿瘤研究、特别是皮肤癌方向的公开数据集，来源为 ebi.ac.uk。该数据集围绕恶性外周神经鞘瘤样黑色素瘤的临床前模型展开，主题标签涵盖肿瘤、皮肤癌、恶性外周神经鞘瘤、黑色素瘤、肥大细胞、SHP2、自噬与 NF1 等关键词，属于肿瘤领域公开数据资源，主题涵盖肿瘤。从标题与主题标签可以看出，该数据集关注以浸润性肥大细胞为特征的恶性外周神经鞘瘤样黑色素瘤临床前模型，并涉及 SHP2 与自噬相关研究方向，可为相关肿瘤生物学研究提供数据参考。
【数据集背景】
该数据集对应的研究背景涉及恶性外周神经鞘瘤与黑色素瘤交叉领域的临床前模型研究。标题明确指出所构建的模型为恶性外周神经鞘瘤样黑色素瘤，并以浸润性肥大细胞为特征。相关主题标签进一步涉及 NF1、SHP2 与自噬等关键词，源站描述提及“双重抑制 SHP2 与自噬可抑制 NF1 相关恶性外周神经鞘瘤”。这些信息共同表明，该数据集服务于神经纤维瘤病 1 型（NF1）相关肿瘤的病理机制与治疗策略探索，属于肿瘤学、皮肤癌研究方向的公开数据资源。
【数据内容】
该数据集为 Suppl Table 1，即论文的补充表格数据。主题标签涵盖肿瘤、皮肤癌、恶性外周神经鞘瘤、黑色素瘤、肥大细胞、SHP2、自噬与 NF1。除上述主题与表格性质外，源站未提供关于表格具体字段、行数、样本量或统计指标的详细说明。
【采集与来源】
数据来源站为 ebi.ac.uk。源站描述显示，该数据集与 Steven Angus（2024）的研究“Dual inhibition of SHP2 and autophagy suppresses NF1-associated malignant peripheral nerve sheath tumors”相关，数据集链接为 https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD035999。除上述来源信息外，源站未提供具体的样本采集方法、实验平台或处理流程说明。
【适用场景】
基于主题标签与来源描述，该数据集可适用于肿瘤生物学、皮肤癌研究，尤其是恶性外周神经鞘瘤样黑色素瘤临床前模型、肥大细胞浸润、NF1 相关肿瘤以及 SHP2 与自噬双重抑制策略等方向的研究参考。具体适用场景的细节，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法、文件格式说明或分析流程指引。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量评估、完整性、准确性或使用限制的说明。该数据集为补充表格，其内容范围受原始研究设计约束，具体限制信息源站未提供。
【引用与许可】
引用信息可参考源站描述：Steven Angus (2024). Dual inhibition of SHP2 and autophagy suppresses NF1-associated malignant peripheral nerve sheath tumors [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD035999。许可条款源站未提供。
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD035999
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
Steven Angus (2024). Dual inhibition of SHP2 and autophagy suppresses NF1-associated malignant peripheral nerve sheath tumors [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD035999
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
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