人类Jurkat细胞中组蛋白甲基化与RNAP2的ChIP-Seq

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-23080

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

三种转录状态可通过启动子及基因体区域富集的组蛋白修饰和RNA聚合酶II来定义。为了深入了解人类T-ALL细胞中的活跃、蓄势和沉默基因，使用了两种针对RNAP2的抗体，以及针对H3K4me3、H3K79me2和H3K27me3的抗体，进行染色质免疫共沉淀结合大规模并行测序（ChIP-seq）。通过染色质免疫共沉淀（ChIP）富集基因组DNA，并采用Solexa测序进行分析。使用针对RNAP2、H3K4me3、H3K79me2和H3K27me3的抗体进行ChIP，以全细胞提取物（WCE）作为背景对照。在两个生物学重复中，使用两种针对RNAP2低磷酸化形式的抗体进行ChIP。所有其他ChIP均在生物学重复中进行，并采用单通道测序。

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。