PRJEB75039：TNBC中Fibrillarin的调控

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJEB75039

标准获取流程：

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2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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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

癌细胞劫持多种基因表达调控程序以支持其增加的代谢需求，其中包括翻译。新兴数据表明，翻译的特定方面，如起始、保真度和效率，可通过核糖体任何组分的改变而受到调控，无论是核糖体蛋白还是RNA（rRNA）。rRNA高度修饰有化学修饰，这些修饰可影响其稳定性、折叠以及与其他分子的相互作用。因此，我们假设化学修饰可能在控制三阴性乳腺癌（TNBC）中致癌蛋白池方面发挥重要作用。据此，本研究聚焦于研究纤维蛋白（fibrillarin）——负责2’-O-甲基化（最丰富的rRNA修饰）沉积的催化酶——在TNBC病因学和肿瘤进展中的作用。利用核糖体图谱分析（Ribo-seq），我们鉴定出原癌基因，例如MTA1、IRAK1和TMSB10，其翻译效率在纤维蛋白耗竭后下调。

此外，我们的研究揭示了与对照组相比，纤维蛋白敲低(KD)细胞中核糖体蛋白组成发生了显著变化。理解这些原癌基因的2’-O-甲基化与基因表达翻译控制之间的动态关系，将有助于开发针对三阴性乳腺癌的有效治疗方法。

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。