Myosin 10或Jagged 1敲除对H1299非小细胞肺癌Leader细胞基因表达的影响

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE297208

标准获取流程：

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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

尽管减少肺癌转移可以提高总体生存率，但目前很少有模型能够轻松可靠地分离出具有稳定高转移潜能和低转移潜能的亚群。我们此前的工作从H1299非小细胞肺癌模型中鉴定出两个稳定的亚群，分别称为Leaders和Followers。H1299 Leaders和Followers在转录谱、生物标志物、基因组甲基化模式、代谢状态和形态学方面均存在差异。值得注意的是，H1299 Leaders高表达Jagged1（JAG1）和Myosin 10（MYO10），并驱动集体侵袭和转移。为确定JAG1和MYO10如何参与Leader细胞生物学及肺癌转移，我们利用CRISPR-Cas9技术构建了靶向JAG1或MYO10的H1299细胞编辑池。使用Leader-Follower生物标志物IL13Rα2进行荧光激活细胞分选，以生成单细胞来源的候选克隆。候选克隆通过western blot筛选Leader和Follower细胞生物标志物（JAG1、MYO10、HTATIP2和IL13Rα2），随后对候选克隆进行Sanger测序以确认靶基因状态。

使用该方法，生成了2个JAG1敲除、2个MYO10敲除、1个MYO10敲低以及2个野生型MYO10 JAG1 H1299单细胞衍生克隆。

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。