MYC联合IIa类HDAC抑制增强非小细胞肺癌线粒体功能障碍[III]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE281764

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
   • 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

为评估同时靶向MYC和IIa类HDACs的潜在治疗获益，我们在18株NSCLC细胞系中考察了MYCi联合IIa类HDACi的治疗效果，其中10株在联合处理后细胞活力显著降低。对处理细胞系进行RNA测序，发现联合处理促进了大规模转录重编程，包括MYC、细胞周期和线粒体通路的抑制。ATAC测序显示，参与细胞周期进程和炎症信号传导的基因组区域染色质结构发生变化。此外，流式细胞术证实联合用药处理的细胞出现G1/S期阻滞和线粒体ROS水平升高。与MYC作为关键细胞周期调控因子的作用一致，联合治疗组的MYC蛋白水平较溶剂对照或单药治疗组降低。总之，我们在此定义了一种联合MYC和IIa类HDAC抑制剂的新型药物范式，其通过MYC耗竭和氧化应激增强NSCLC的抗肿瘤疗效。

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。