Ph样B细胞急性淋巴细胞白血病临床前模型的致癌与器官浸润特异性治疗RNA-seq数据集1

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA663548

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

我们研究了IRF4缺失是否可能具有其他旁路致癌效应，例如通过引起参与白血病发生的信号通路改变和转录变化。因此，第一步，我们将上述肿瘤10、11和14的基因表达与从Irf4–/–小鼠骨髓中分选的B220+ mIgM- pro/preB细胞的基因表达进行了比较。第二步，将样本间差异超过两倍的基因缩减为仅那些我们发现受de novo IRF4表达改变的基因（图3E）。这种方法使我们能够聚焦于受IRF4调控、同时在白血病细胞与非转化pro/preB细胞相比发生改变的基因。最后，作为进一步筛选层面，将所得基因与Ochiai等人提供的数据集进行匹配，并筛选出在B细胞ChIP分析中与IRF4结合的基因。总体设计：检查原发性Irf4–/–白血病样本与Irf4–/–骨髓来源pro/preB细胞的比较，以及用空载体对照或编码IRF4的逆转录病毒转导的白血病细胞系。

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。