透明细胞肾细胞癌综合表观基因组图谱数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE309697

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

通过对57份人体组织样本生成194个表观基因组和转录组图谱数据集，运用H3K27ac和HIF2α染色质免疫沉淀测序（ChIP-seq）、ATAC-seq及RNA-seq技术，我们提供了跨正常、肿瘤及转移状态的透明细胞肾细胞癌（ccRCC）的全面综合表征。我们的表观基因组分析揭示了ccRCC生物学多个方面的见解。首先，我们显示从正常向肿瘤转变过程中，显著的增强子重编程（H3K27ac）以及转录因子HIF2α cistrome和染色质可及性景观的变化发生；相反，局部肿瘤与转移样本之间并无显著差异。其次，我们展示胎儿肾脏特异性发育途径被重新激活以驱动恶性肿瘤。第三，我们在ccRCC中进行了首次cistrome全关联研究（CWAS），验证了五个已知的RCC风险位点，并识别出六个与RCC风险相关的新区域，其中包括与SCARB1基因相连的12q24上的显著关联，该关联已得到功能验证。

这些数据集为发育通路在ccRCC肿瘤发生和转移中的作用提供了新视角，加深了对ccRCC遗传性表观遗传机制的理解，并为研究界提供了全面的表观基因组图谱。

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。