PRJNA124019：外周血小RNA文库深度测序的microRNA转录组分析（测序数据）

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA124019

标准获取流程：

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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

MicroRNAs是一类小型非编码RNA，它们在转录后水平调节mRNA表达，从而影响许多基本生物学过程。已开发出多种方法，如多重聚合酶链反应、微阵列，用于分析已知miRNA的水平。这些方法缺乏识别新型miRNA和准确测定一定浓度范围内表达的能力。深度或大规模并行测序方法为全基因组转录组分析提供了合适的平台，并具有识别新型转录本的能力。本文呈现了通过Solexa技术对正常外周血单核细胞、肿瘤细胞系K562（慢性髓性白血病）和HL60（急性早幼粒细胞白血病）进行小RNA序列分析的结果。使用自定义计算流程生成已知miRNA的表达谱并识别新型miRNA。白细胞中一些高表达的miRNA包括let 7家族的几个成员、mir-21、103、185、191和320a。比较正常细胞与K562细胞或HL60细胞的miRNA谱，揭示了一组特定的差异表达分子。

通过微阵列获得的miRNA与mRNA表达谱的相关性分析，揭示了一组与miRNA水平呈负相关的靶基因。我们的计算流程还预测了一些新的miRNA。部分预测结果通过实时RT-PCR和/或RNA酶保护试验得到了验证。总体设计：采用Solexa技术对四个样本中的小RNA群体进行了测序——两个正常外周血单核细胞（PBMC）样本、K562细胞系（该细胞系用作研究慢性髓性白血病的模型）、HL60（该细胞系用于研究急性早幼粒细胞白血病）。

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。