PRJNA510401：乳腺癌组织中tRFs与tiRNAs表达谱鉴定

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA510401

标准获取流程：

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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

目的：近年来，tRFs（转运RNA衍生片段）和tiRNAs（转运RNA衍生应激诱导RNA或tRNA半分子）已被证明在癌症生物学中具有重要作用。本研究旨在揭示tRFs&tiRNAs在乳腺癌组织中的表达谱，并探索其作为乳腺癌生物标志物的潜力。方法：我们对6对乳腺癌组织及癌旁正常样本中的tRFs&tiRNAs表达谱进行了表征。随后，我们选取了6个表达显著的tRFs&tiRNAs，并在先前6对的基础上新增10对样本，通过qPCR在16对乳腺癌组织中对所选基因进行验证。结果：我们在数据集中发现了31个差异表达的tRFs&tiRNAs，其中17个上调，14个下调。通过qPCR对16例乳腺癌组织与健康对照进行比较，结果表明AS-tDR-001430、AS-tDR-001130和AS-tDR-000779在乳腺癌组织中显著表达（p < 0.001）。AS-tDR-000779显著上调，AS-tDR-001430和AS-tDR-001130显著下调，其表达模式与测序结果相似。

结论：我们的研究表明，乳腺癌组织中存在显著表达的tRFs和tiRNAs。它们有望成为生物标志物，并在该领域具有宝贵的研究价值。总体设计：采用Illumina NextSeq 500深度测序技术，对6对乳腺癌组织及癌旁正常样本中的tRFs和tiRNAs表达谱进行分析。

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。