PRJNA495051：氨基酸可用性与后续代谢重编程维持乳腺癌内分泌耐药（mRNA）

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA495051

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

大多数乳腺肿瘤表达雌激素受体（ER），并将内分泌治疗（ET）作为标准治疗。尽管其疗效显著，但约40%的女性会复发为内分泌治疗耐药（ETR）疾病。对ETR细胞的全局转录分析及后续整合方法显示，miR-23b-3p与氨基酸转运体SLC6A14之间存在一个失调节点。机制分析支持这样一种模型：这种失调损害了ETR细胞中的氨基酸代谢，随后激活自噬，并通过SLC1A2转运体增强天冬氨酸和谷氨酸的输入。这些发现的临床意义在一个大型ET治疗患者队列、患者来源的异种移植瘤以及体内实验中通过多种正交方法得到了验证。靶向这种重编程可削弱ETR细胞的侵袭性特征，并提供预测性生物标志物和潜在的可靶向通路，用于对抗或延缓ER阳性乳腺癌中的ETR。

总体设计：本数据集包含9个样本，源自亲本细胞系MCF7（乳腺腺癌模型）的3次独立RNA提取，分别在存在（MCF7+E2）或缺乏（MCF7-E2）雌激素（E2）的条件下，以及其衍生的长期雌激素剥夺（LTED）细胞。

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。