表达双特异性适配体的HEK293T细胞在OGT抑制下的RNA测序

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE189622

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

O-GlcNAc是一种发生在数千种细胞内蛋白质上的动态翻译后修饰，它调节蛋白质功能并参与多种代谢性疾病。利用双特异性适配体，我们将O-GlcNAc转移酶（OGT）靶向至内源性β-catenin，并特异性增加了β-catenin的O-GlcNAcylation。为了研究β-catenin的O-GlcNAcylation如何调控转录组，我们对表达单一适配体（对照组）或双特异性适配体的HEK293T细胞进行了RNA测序。我们发现β-catenin的O-GlcNAcylation以Wnt依赖的方式改变转录组：在无Wnt的情况下，它抑制约100个基因的表达，而当Wnt信号被激活时，它则激活这些基因的表达。该数据集来自对照实验，其中所有样本均用OGT抑制剂Ac5S处理。

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。