乳腺癌细胞中miRNA靶点的鉴定（DICER1与DROSHA敲低）

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-48160

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

miRNA通过RNAi诱导的沉默复合物的作用调控mRNA的稳定性和翻译。在本研究中，我们利用AGO2免疫沉淀（AGO2-IP）和微阵列分析，在两种乳腺癌细胞系MCF7和MDA-MB-231中系统鉴定了内源性miRNA靶基因，这两种细胞系分别代表管腔型和基底样乳腺癌。约70%的AGO2-IP mRNA的表达水平在DROSHA或DICER1敲低后升高。此外，对miRNA表达谱、mRNA-AGO2相互作用以及mRNA的3’-UTR进行整合分析显示，>60%的AGO2-IP mRNA是表达最丰富的50个miRNA的推定靶标。为鉴定对miRNA合成抑制有响应的mRNA，从对照细胞和稳定表达针对DICER1或DROSHA的小发夹RNA的细胞中制备了总RNA。每种细胞类型均设重复进行了表达阵列分析。

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。