PRJNA922712：基于生物信息学鉴定腹主动脉瘤免疫微环境中核心铜死亡相关生物标志物

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA922712

标准获取流程：

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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
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数据说明

本研究旨在探讨腹主动脉瘤（AAA）发生后长链非编码RNA（lncRNAs）和mRNA的表达谱及分子功能，通过高通量RNA测序检测了AAA小鼠中差异表达的lncRNAs（DElncRNAs）和mRNAs（DEmRNAs）。总计有27616个lncRNAs和2189个mRNAs在AAA发生后显示出显著差异表达，其中10424个lncRNAs上调、17192个下调，1904个mRNAs上调、285个下调。基因本体（GO）和KEGG通路分析表明，这些DElncRNAs和DEmRNAs参与了多种生物学过程和通路。此外，构建了lncRNA-mRNA共表达网络，以确定所识别DElncRNAs的可能作用。另一方面，与正常组相比，铜死亡相关基因（NLRP3和FDX1）在AAA样本中显示出差异表达。本研究揭示了AAA中全基因组lncRNA/mRNA表达模式，这些模式可能在AAA免疫环境中发挥重要作用。此类数据对于进一步开展与AAA相关的lncRNAs功能研究至关重要，可能为AAA潜在治疗靶点提供新的见解。

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。