GSE307964：MiR-342 对 E2F 信号网络的抑制限制三阴性乳腺癌转移性生长 [RNA-Seq]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE307964

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
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

三阴性乳腺癌（TNBC）患者中转移发生频率高，其病因仍知之甚少。通过对转移性TNBC小鼠模型和患者数据集的整合分析，我们将miR-342鉴定为TNBC转移的临床相关抑制因子。miR-342的异位表达足以在免疫健全小鼠模型和异种移植小鼠模型中抑制TNBC转移，特别是限制播散性肿瘤细胞的生长。使用多组学方法，包括Argonaute-HITS-CLIP，我们鉴定了TNBC中miR-342靶标的总体集合。通过靶向E2F1和许多下游E2F靶基因，miR-342协调转录和转录后调控网络，共同抑制TNBC中的E2F信号传导。与此一致，使用CDK4/6抑制剂palbociclib抑制E2F通路可减少TNBC的转移性生长。这些发现证明存在一种促转移E2F通路，其被miR-342下调，并提示CDK4/6抑制剂在肿瘤表达低水平miR-342的患者中限制TNBC转移的临床实用性。

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。