BGN在ccRCC进展与转移机制研究数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE264075

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

基于多个公共数据库，我们研究了BGN在ccRCC中的表达水平、其临床意义及其与免疫细胞的相关性。采用实时荧光定量PCR验证BGN在肿瘤及癌旁正常组织中的表达。通过RNA测序进行差异基因分析、GO-KEGG分析和GSEA分析，以阐明潜在的信号通路。通过慢病毒转染生成BGN敲低细胞，以研究BGN对ccRCC的影响。分别使用CCK8、集落形成、伤口愈合、Transwell迁移和侵袭实验评估细胞增殖、迁移和侵袭能力。结果：我们通过数据库分析和聚合酶链反应（PCR）发现，与正常组织相比，BGN在肾癌组织中的表达显著上调。进一步分析表明，BGN高表达与ccRCC进展和免疫浸润相关。体外实验证实，BGN沉默有效抑制了ccRCC的细胞增殖、迁移和侵袭。在机制上，这些效应可能通过MAPK信号通路介导。

结论：BGN可能在ccRCC的进展和转移中发挥关键作用，其作用可能通过MAPK信号通路介导。因此，BGN有望成为ccRCC的潜在治疗靶点。

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。