原发性患者来源GBM细胞系G797在siRNA介导敲低及pcDNA3.1-Neomycin介导lncRNA HOXA10-AS过表达后的RNA-seq

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-10944

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

我们采用机器学习框架，在涵盖30种肿瘤类型的9，446例患者肿瘤中系统性地发掘预后相关的长链非编码RNA（lncRNA）。我们鉴定出166个预后lncRNA，其转录本丰度与患者风险相关，并提升了常用临床变量及分子肿瘤亚型的预测性能。在低级别胶质瘤中，HOXA10-AS的离散激活提示患者预后不良、神经发育通路激活以及与胶质母细胞瘤的转录组相似性。为理解HOXA10-AS在胶质瘤标志性通路中的作用，我们利用RNA-seq对患者来源的G797胶质瘤细胞进行了表达谱分析，这些细胞分别经siRNA介导的HOXA10-AS敲低（KD）和pcDNA3.1-Neomycin介导的过表达（OE）处理。KD和OE均通过RT-PCR验证。我们发现HOXA10-AS失调引起了显著的转录反应，在KD和OE细胞中分别检测到1，715个和408个差异表达的蛋白编码基因（FDR < 0.05，绝对FC > 1.2），其中包括两项实验中均检测到的23个基因，以及参与胶质瘤生物学和Hippo信号通路的已知基因。

我们的研究强调了非编码转录组在开发分子生物标志物和创新治疗策略方面的泛癌潜力。

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。