DNA损伤剂与DNA损伤修复基因化学基因组相互作用的靶向CRISPR敲除筛选综合研究

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE299941

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

遗传不稳定性是癌症的一个标志，常源于DNA损伤修复与响应（DDR）基因的突变。经典的遗传学、生物化学和结构学方法已阐明了DDR通路的基本机制，并为理解其参与修复多种类型的DNA损伤剂（DDAs）提供了科学依据。然而，鉴于DDAs的化学多样性及其导致的DNA损伤类型，加之众多相互关联的DDR因子，DDA与DDR相互作用的化学生成组学图谱仍未被完全绘制。为此，我们开发了一种针对DDR的CRISPR敲除筛选方法，并在LN229胶质瘤细胞中评估了353个DNA修复基因与15种DDA之间的关系。在这个包含5295个DDR相关化学生成组学相互作用的数据集中，我们识别了许多已知的相互作用并发现了新的相互作用。

例如，我们观察到TC-NER在修复由单功能烷化剂生成的加合物中具有特定作用，FA通路在应对甲基损伤中发挥作用，拓扑异构酶I和II毒物处理后DSB修复存在明显差异，以及与咪唑并四嗪衍生物替莫唑胺、米托唑胺和KL-50相关的修复依赖性。未来的研究方向将继续探究我们已经发现的新型化学生成组学相互作用的机制，并致力于识别适合临床转化的化学生成组学相互作用。

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。