设计微型结合蛋白重编程受体信号实现功能性人肌源性重编程

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE330553

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；
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   • 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

肌肉减少症，即肌肉质量的丧失，是一项重大的健康负担，亟需社会立即关注。直接肌源性体细胞重编程作为一种潜在的肌肉再生方法，受限于无法控制决定细胞命运的信号逻辑。在此，我们展示这一障碍可通过AI设计的受体调节剂加以克服。通过筛选从头设计的微型结合蛋白，我们鉴定出一种合成蛋白鸡尾酒C6-DPC，它能高效驱动人成纤维细胞向肌肉的转分化，并伴随稳健的结构与代谢成熟。C6-DPC通过激活促肌源性FGFR1/2c通路，同时经由ALK1和TGFBR2抑制抗肌源性输入，从而重编程细胞外信号；靶向敲低ALK1足以降低重编程屏障。经由gp130的炎症信号成为主导性检查点，抑制该信号可进一步增强转化效率。工程化组织在野生型及抗肌萎缩蛋白缺陷的人细胞中均能产生高幅的单收缩力和强直收缩力。这些发现表明，可编程合成配体能够重写受体层面的信号以指导细胞命运，并实现功能性组织再生。

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。