胃癌细胞系

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-10611

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

在原发胃癌（GC）中经常可观察到反复出现的基因组扩增和缺失区域。然而，在这些区域内鉴定特定的癌基因和抑癌基因可能具有挑战性，因为这些区域通常覆盖数十到数百个基因。在此，我们将高分辨率微阵列比较基因组杂交（aCGH）与基因表达谱分析相结合，以靶向GC细胞系中位于局灶性高水平扩增内的基因，并鉴定出RAB23是Hs746T细胞中位于Chr 6p11p12的一个扩增且过表达的基因。在一些缺乏RAB23扩增的细胞系中也观察到高RAB23蛋白表达，提示除基因扩增外，还存在其他上调RAB23的机制。siRNA沉默RAB23可降低扩增和非扩增GC细胞系的侵袭潜能。在13%的原发性胃癌中观察到RAB23基因扩增。在两个独立患者队列中，与肠型胃癌（iGC）相比，RAB23转录本和蛋白表达与弥漫型胃癌（dGC）显著相关，进一步证明dGC和iGC可能代表两种分子上不同的肿瘤类型。我们的研究表明，通过将高分辨率aCGH与表达谱分析相结合来研究局灶性染色体扩增，是在反复出现的染色体畸变区域中鉴定新癌症基因的一种有力通用策略。关键词：胃癌细胞系，比较基因组杂交，基因表达谱分析 用于7个胃癌细胞系的Affy 100K SNP谱分析和32K BAC Array谱分析

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。