MAF 扩增赋予雌激素受体 α 驱动乳腺癌转移能力 [dataset 1]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA971172

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

我们对对照组和MAF过表达的MCF7细胞进行了mRNA表达谱分析，以评估在存在或不存在ER（使用针对ER降解的protac）的情况下，转移性MAF表达后雌激素受体（ER）激活的转录后果。为此，我们将MCF7细胞在激素剥夺（HD）培养基中培养72小时。此时，我们用载体或ER-protac处理细胞24小时，然后在RNA提取前加入雌激素（E2）或载体6小时。样品一式三份制备。我们报告MAF支持参与转移功能的基因表达，并且E2处理和ER表达与E2早期和晚期基因反应及细胞周期调控相关。此外，还鉴定了一组MAF和ER依赖的基因反应。我们的结果表明，MAF表达导致暴露于E2的MCF7细胞中ER介导的转录事件扩展。总体设计：为了评估由MAF和雌激素受体（ER）调控的基因表达变化，将对照或MAF过表达的MCF7细胞维持在激素剥夺培养基中72小时。然后，加入ER-protac或载体24小时。

在加入E2或载体后的第二天，先处理6小时再进行RNA提取和mRNA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。