PRJNA358095：乳腺癌细胞DNA损伤与复制应激抵抗中mTORC1和-2协调转录与翻译重编程

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA358095

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

mTOR协调生长信号与代谢通路及蛋白质合成，并在多种人类癌症中过度激活。我们利用全基因组翻译组和转录组分析，对经PP242抑制mTORC1/2或经RAD001仅抑制mTORC1（伴或不伴同步IR）的细胞进行了表征，揭示了mTORC1和mTORC2协同的转录与翻译响应。在本数据集中，我们纳入了经RAD001 + IR、RAD001、PP242+IR、PP242、IR、DMSO处理的SUM149细胞所获得的表达数据。我们同时包含总（转录）数据以及多聚核糖体芯片数据。这些数据用于获取所有处理组相较于DMSO在多聚核糖体和转录数据中的差异表达基因。总体设计：共分析35个样本。我们使用Limma进行以下比较，设定p值 < 0.05、log倍数变化 > 1.5：在多聚核糖体样本、总样本中以及利用翻译效率，分别比较PP242 vs. DMSO、PP242+IR vs. DMSO、RAD001 vs DMSO、RAD001 + IR vs DMSO、IR vs DMSO。

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。