MDA-MB-231与MCF-10A细胞的RNA-seq和CUT&Tag-seq数据集
该数据集来自search.dataone.org，包含MDA-MB-231乳腺癌细胞与MCF-10A非转化乳腺上皮细胞的RNA-seq和CUT&Tag-seq数据，主题涉及Sp1机械转导在工程化黏弹性细胞外基质中调控乳腺癌细胞侵袭
基本信息
资源简介
MDA-MB-231与MCF-10A细胞的RNA-seq和CUT&Tag-seq数据集
RNA-seq and CUT&Tag-seq datasets for MDA-MB-231 and MCF-10A cells from: Sp1 mechanotransduction regulates breast cancer cell invasion in engineered viscoelastic extracellular matrices
该数据集来自search.dataone.org，包含MDA-MB-231乳腺癌细胞与MCF-10A非转化乳腺上皮细胞的RNA-seq和CUT&Tag-seq数据，主题涉及Sp1机械转导在工程化黏弹性细胞外基质中调控乳腺癌细胞侵袭。研究使用可独立调节刚度、应力松弛和胶原密度的藻酸盐-胶原水凝胶，观察细胞形态与球体侵袭变化。数据可用于研究细胞外基质力学与黏弹性对乳腺癌及正常乳腺上皮细胞表型的影响，以及Sp1相关转录调控机制（来源 DataONE）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：乳腺癌进展涉及细胞外基质（ECM）的广泛重塑，包括硬度增加、黏弹性改变（应力松弛）和胶原水平升高。虽然体外实验已揭示这些因素各自在促进恶性行为中的作用，但它们的联合效应仍不清楚。在此，我们设计了藻酸盐-胶原水凝胶，其刚度、应力松弛和胶原密度可独立调节，以剖析复杂的ECM环境如何调控癌细胞表型。我们表明，高刚度、快速应力松弛和高胶原密度导致细胞形态变化，以圆度降低为标志，并促进了乳腺癌细胞和非转化乳腺上皮细胞的球体侵袭。单细胞迁移速度和位移在高刚度、低胶原的基质中最大。
【主题与分类】
主题标签：Alginate、Stiffness、CUT&Tag sequencing、Collagen、Breast cancer、MDA-MB-231、RNA sequencing、MCF-10A、Viscoelasticity、Sp1。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A49a1bbb74f165bb75c0727bb2f5926b9e45de639bbce6d1f080ffecc7e59444b
下载信息
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
乳腺癌进展涉及细胞外基质（ECM）的广泛重塑，包括硬度增加、黏弹性改变（应力松弛）以及胶原水平升高。尽管体外实验已揭示这些因素各自在促进恶性行为中的作用，但它们的联合效应仍不清楚。在此，我们设计了具有可独立调节硬度、应力松弛和胶原密度的藻酸盐-胶原水凝胶，以解析复杂的ECM环境如何调控癌细胞表型。我们发现，高硬度、快速应力松弛和高胶原密度导致细胞形态改变，表现为圆度降低，并促进了乳腺癌细胞和非转化乳腺上皮细胞的球体侵袭。单细胞迁移速度和位移在高硬度、低胶原密度和慢应力松弛的基质中最大。RNA-seq和靶向切割与标记（CUT&am…，对于RNA-seq，通过将细胞在含有2.5 mg/ml胶原酶（Sigma，货号C0130）的PBS溶液的Falcon管中于37°C摇晃30分钟，从藻酸盐-胶原基质中提取细胞。
随后，对管进行离心，并去除上清液。接着，将沉淀溶解于10毫升冰镇的EDTA（50毫摩尔）中，并置于旋转器上10分钟。再次离心管，并去除上清液。随后，使用Trizol（Life Technologies）裂解细胞沉淀，并按照制造商说明（Epoch Life Sciences）使用总RNA微量制备试剂盒提取RNA。按照先前描述，采用Cel-Seq2流程进行批量mRNA测序文库制备。简而言之，使用CelSeq2逆转录引物、DTT（0.1摩尔）、dNTPs（New England Biolabs，货号N0447l）和Superscript II逆转录酶（Invitrogen，货号18064014）对10纳克RNA进行逆转录，随后使用RNAseH（ThermoFisher Scientific）合成第二链。
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
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