PRJNA638818：LncRNA SNHG17 促进肝癌增殖、迁移及不良预后
该数据集来自 NCBI，聚焦肝细胞癌（HCC）中长链非编码 RNA SNHG17 的表达模式与生物学功能。源站描述显示，研究结合生物信息学分析、qRT-PCR、敲低与过表达实验及 RNA 测序，并利用公开的 TCGA-LIHC 与 GSE102079 数据，发现 SNHG17 在 HCC 组织与细胞
基本信息
资源简介
PRJNA638818：LncRNA SNHG17 促进肝癌增殖、迁移及不良预后
该数据集来自 NCBI，聚焦肝细胞癌（HCC）中长链非编码 RNA SNHG17 的表达模式与生物学功能。源站描述显示，研究结合生物信息学分析、qRT-PCR、敲低与过表达实验及 RNA 测序，并利用公开的 TCGA-LIHC 与 GSE102079 数据，发现 SNHG17 在 HCC 组织与细胞系中显著上调，且与较大肿瘤体积、低分化、血管侵犯及晚期 TNM 分期相关。数据可用于探索 SNHG17 在肝癌增殖、迁移、凋亡及预后中的潜在作用（来源 ncbi.nlm.nih.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：近年来，长链非编码 RNA（lncRNA）被大量报道在调控肿瘤发生中具有关键作用。然而，SNHG17 在肝细胞癌（HCC）中的表达模式和生物学功能仍不清楚。研究采用生物信息学分析和 qRT-PCR 检测 SNHG17 在 HCC 组织、癌旁非肿瘤组织和细胞系中的表达模式。通过在 HCC 细胞系中敲低和过表达 SNHG17，研究其对 HCC 增殖、迁移和凋亡的影响。利用 RNA 测序探索潜在机制。利用公开可用的 TCGA-LIHC、GSE102079 HCC 数据集和 qRT-PCR，我们发现 SNHG17 在 HCC 组织和细胞系中显著上调，并与较大肿瘤体积、低分化、存在血管侵犯和晚期 TNM 分期显著相关。进一
【主题与分类】
主题标签：Transcriptome or Gene expression。本站分类：肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA638818
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源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA638818
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
近年来，长链非编码RNA（lncRNAs）在调控肿瘤发生中的关键作用已被大量报道。然而，SNHG17在肝细胞癌（HCC）中的表达模式及生物学功能仍不明确。本研究通过生物信息学分析和qRT-PCR检测SNHG17在HCC组织、癌旁非肿瘤组织及细胞系中的表达模式。通过在HCC细胞系中敲低和过表达SNHG17，研究其对HCC增殖、迁移和凋亡的影响。利用RNA测序探索其潜在机制。借助公开可用的TCGA-LIHC、GSE102079 HCC数据集及qRT-PCR，我们发现SNHG17在HCC组织和细胞系中显著上调，并与较大的肿瘤体积、低分化、血管侵犯的存在及晚期TNM分期显著相关。此外，功能获得和缺失研究证明，SNHG17促进HCC细胞增殖、迁移并抑制凋亡。
通过采用RNA测序技术，我们发现SNHG17的敲低导致了1037个差异表达基因，这些基因在多个通路中高度富集，包括代谢、PI3K-Akt、细胞粘附、细胞增殖调控和凋亡通路，其中92个基因与TCGA-LIHC数据集中SNHG17相关基因重叠。此外，ERH、TBCA、TDO2和PDK4被成功验证，并发现它们在HCC组织中显著失调。而且，SNHG17表达较高的HCC患者具有相对较差的总生存率和无病生存率，ERH、PDK4在HCC预后中也发挥了显著作用。总体而言，我们的研究结果表明，SNHG17在HCC进展中作为一种非编码癌基因发挥作用，提示其作为HCC治疗新靶点的潜在价值。总体设计：使用TRIzol试剂从转染si-SNHG17-1和si-NC的Hep3B细胞中分离总RNA。每组有三个重复。
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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