PRJNA834137：小鼠HCC模型中FAD亚型鉴定

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA834137

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

在本研究中，我们在临床样本中基于42个脂肪酸降解（FAD）基因识别并验证了肝细胞癌（HCC）的分子分型。我们进一步在PubMed中检索小鼠模型的RNA测序数据集，以识别小鼠HCC模型中的FAD亚型。共从五个公开可用的数据集中收集了90个样本，包括11个小鼠HCC模型。此外，还纳入了来自我们两个小鼠模型（NRAS.MYC.ND和AKT1.MYC.KD）的8个样本的转录组测序数据。该数据集旨在探究这两个模型的转录组特征。总体设计：为构建Nras驱动的HCC模型，将人N-Ras（19 μg/小鼠）和人c-Myc（1 μg/小鼠）的两个表达构建体，连同表达Sleeping Beauty转座酶（SB）的质粒（2 μg/小鼠）共同转染。4周后，NRAS.MYC.KD组喂食购自Dyets（http://www.dyets-cn.com/，#HF89.5）的生酮饮食（KD），其组成为0.1%碳水化合物、89.5%脂肪和10.4%蛋白质，持续4周；而NRAS.MYC.ND组则喂食正常饮食（ND）持续4周。

在水动力法递送质粒8周后，从八只小鼠的肝脏中切除肿瘤组织和非肿瘤组织，分离RNA，并制备用于RNA-seq。

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。