人类PAR-CLIP数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA230871

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

背景 多种microRNA（miRNA）在肿瘤中表达上调或下调。然而，导致患者中这种失调表型效应的相应miRNA靶点的抑制情况在很大程度上仍未被探索。为了确定miRNA靶点及相关通路及其与乳腺癌预后的关系，我们将患者配对的miRNA-mRNA表达数据与一组经验证的miRNA靶点及通路推断进行了整合。结果 为了生成一组经生化验证的miRNA结合位点，我们在MCF7细胞中进行了argonaute-2光激活核糖核苷增强交联免疫沉淀（AGO2-PAR-CLIP）。随后，我们使用计算模型定义了推定的miRNA-靶点相互作用，该模型基于我们的AGO2-PAR-CLIP结合位点数据特征对额外的TargetScan预测相互作用进行排序和筛选。我们根据肿瘤中组成性miRNA和mRNA转录本的丰度对建模的相互作用进行了二次筛选，并利用分子亚型内miRNA表达的可变性来检测miRNA抑制。

有趣的是，我们的数据表明miRNA家族控制亚型特异性通路；例如，miR-17、miR-19a、miR-25和miR-200b在三阴性基底样亚型中表现出较高的miRNA调控活性，而miR-22和miR-24则在HER2亚型中如此。一个独立数据集验证了我们对miR-17和miR-25的发现，并显示miR-182靶标的表达水平与患者总生存期之间存在相关性。通路分析将miR-17、miR-19a和miR-200b与白细胞跨内皮迁移相关联。结论我们将PAR-CLIP数据与患者表达数据相结合来预测调控性miRNA，揭示了乳腺癌中潜在的治疗靶点和预后标志物。

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。