抗磷脂综合征中lncRNA BRD3OS的RNA结构组织与m6A相关表观转录组易感性数据集及可复现流程

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.21987587

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。

数据集大小约 58.4 MB。

数据说明

本数据集包含重现相关手稿中所呈现分析所需的全部数据、脚本和中间文件，该手稿研究抗磷脂综合征（APS）中的lncRNA BRD3OS（LINC00094）。该存储库整合了三个分析模块：1）RT-qPCR发现分析——原始和处理的Ct值——ΔCt标准化和候选优先级排序 2）基于网络的分析——APS相关基因数据集（CTD、DisGeNET）——RNA相互作用数据（RNAInter）——m6A调控组件——网络边、节点和富集输出 3）结构性表观转录组分析——BRD3OS转录本序列——DRACH基序注释——RNAfold结构预测——RNAplfold可及性矩阵——复合可及性评分。手稿中图表所依据的所有数值，以及用于统计分析的处理数据，均已包含在内。本研究为探索性和假设生成性研究。DRACH基序和可及性指标并不证明直接的m6A修饰，而是为未来实验验证定义候选区域。所有数据均已完全匿名化。不包含任何个人身份标识符。

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。