PRJEB100992：核凝聚体驱动对METTL3抑制的适应性耐药
数据可用于分析残余m⁶A位点、YTHDC1相关转录本以及白血病细胞对METTL3抑制的整体转录组响应，服务于肿瘤/白血病中RNA修饰与适应性耐药研究（来源 ncbi.nlm.nih.gov）
基本信息
资源简介
PRJEB100992：核凝聚体驱动对METTL3抑制的适应性耐药
PRJEB100992 是一个聚焦肿瘤/白血病领域的转录组与 RNA 修饰数据集，全称为 Nuclear Condensates Drive Adaptive Resistance to METTL3 Inhibition。该数据集基于 Oxford Nanopore Technologies 直接 RNA 测序，对经 METTL3 抑制剂 STM2457 处理的 THP1 细胞进行转录组范围的 m⁶A 修饰与表达变化分析。实验同时涉及过表达 GFP-YTHDC1 的 THP1 细胞与对照载体 GFP 细胞，处理条件为 15 µM STM2457、48 小时。数据可用于分析残余 m⁶A 位点、YTHDC1 相关转录本以及白血病细胞对 METTL3 抑制的整体转录组响应，服务于 RNA 修饰与适应性耐药研究。
【数据集背景】
METTL3 是催化 m⁶A 修饰的关键酶，其抑制剂在白血病等肿瘤研究中受到关注。该数据集围绕 THP1 白血病细胞在 METTL3 抑制剂 STM2457 处理下的适应性耐药问题展开，通过直接 RNA 纳米孔测序捕捉天然 RNA 修饰与异构体水平的表达信息，为理解核凝聚体驱动适应性耐药的分子基础提供数据支撑。数据集所属分类为肿瘤 / 白血病，主题标签为 Other。
【数据内容】
数据内容为 THP1 细胞在 STM2457 处理后的直接 RNA 纳米孔测序数据，覆盖转录组范围的 m⁶A 修饰与表达变化。实验组包括过表达 GFP-YTHDC1 的 THP1 细胞与对照载体 GFP 细胞，二者均以 15 µM STM2457 处理 48 小时。测序可捕获天然 RNA 修饰及异构体水平表达，据此可分析残余 m⁶A 位点、YTHDC1 相关转录本以及整体转录组响应。
【采集与来源】
数据来源于 ncbi.nlm.nih.gov。源站描述显示，实验对处理后的 THP1 细胞提取总 RNA，并采用 Oxford Nanopore Technologies 直接 RNA 测序进行 profiling。数据集英文名为 PRJEB100992: Nuclear Condensates Drive Adaptive Resistance to METTL3 Inhibition。
【适用场景】
适用于肿瘤/白血病方向的 RNA 修饰与适应性耐药研究，具体包括：分析 METTL3 抑制后残余的 m⁶A 位点；研究 YTHDC1 相关转录本；评估白血病细胞对 METTL3 抑制的整体转录组响应；以及围绕核凝聚体驱动适应性耐药的探索性分析。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study?acc=PRJEB100992
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
采用直接RNA纳米孔测序技术，对经METTL3抑制剂STM2457处理的THP1细胞进行转录组范围内m⁶A修饰及表达变化的分析。将过表达GFP-YTHDC1或对照载体GFP的THP1细胞用15 µM STM2457处理48小时。提取总RNA后，进行Oxford Nanopore Technologies直接RNA测序，以捕获天然RNA修饰及异构体水平的表达信息。该数据集可用于分析残留m⁶A位点、YTHDC1相关转录本以及白血病细胞中对METTL3抑制的全局转录组响应。
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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