Hep3B与HUH7肝癌细胞系RNA测序比较转录组分析

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE344966

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
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

肝细胞癌(HCC)是一种高度异质性的恶性肿瘤，而特性明确的体外细胞系模型是阐明其分子发病机制的基础。Hep3B和HUH7是两种广泛应用的人HCC细胞系，具有不同的遗传背景、形态学特征和致癌依赖性。为系统探究这两个模型之间直系同源基因的表达水平是否存在显著差异，我们对在相同培养条件下指数生长的Hep3B(实验组，命名为3B-1/2/3)和HUH7(对照组，命名为7H-1/2/3)细胞提取的总RNA进行了高通量RNA测序(RNA-seq)，每种细胞系设三个独立的生物学重复。我们的数据揭示了Hep3B和HUH7细胞之间存在广泛的转录异质性。为进一步解读所鉴定差异表达基因(DEGs)的生物学意义，我们进一步开展了功能富集分析，包括GO和KEGG通路富集(GOSeq v1.34.1)以及基因集富集分析(GSEA，gseapy v1.1.9)。

其他分析包括可变剪接事件（rMATS v4.1.0）、新转录本预测（StringTie v1.3.3b和Cuffcompare v2.2.1）、单核苷酸变异（SNV）检测（Sentieon v202503）以及差异外显子使用（DEXSeq v1.20.1）。该数据集为剖析控制这两种HCC模型不同表型的遗传机制以及指导肝癌研究中适当的细胞系选择提供了基础资源。

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。