GSE318402：肾癌中HERV转录组长读长RNA测序分析及新型ERVE-4异构体鉴定

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE318402

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

人内源性逆转录病毒（HERVs）是整合于我们基因组中的远古逆转录病毒的残余。众多研究团队已证明，HERVs可在癌症中被激活，并可作为细胞免疫治疗的靶点。在此，我们建立了一套基于PacBio长读长RNA测序数据的HERV注释工作流程，能够实现对逆转录转录组的全面表征。我们将该方法应用于ERVE-4——一个我们此前已证明在透明细胞肾细胞癌（ccRCC）中选择性表达、并编码免疫原性肽的HERV元件，该肽目前正作为ccRCC细胞免疫治疗的靶点处于临床研究阶段。结果，我们鉴定出新的ERVE-4转录本异构体，并通过逆转录数字聚合酶链反应（RT-dPCR）在多个ccRCC肿瘤细胞系中验证了其表达。这些新捕获的异构体拓宽了ERVE-4的抗原图谱，为细胞疗法在ccRCC中的应用开辟了新途径。由于HERV位点的高度重复性及其复杂、非经典的剪接模式，使用常规短读长RNA测序对HERV转录组进行准确注释仍然具有挑战性。

长读长测序技术通过捕获全长转录本并明确解析重复区域，提供了克服这些局限性的潜力。

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。