HBO1与MLL1复合物协同抑癌的体内Tuba-seqUltra表观基因组功能图谱

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE303745

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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   • 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

表观基因组失调在癌症中普遍存在。然而，驱动癌症表型的具体表观基因组调控因子及其所控制的过程仍知之甚少。我们采用一种新颖、可扩展且高通量的体内方法，对自体致癌KRAS驱动的肺肿瘤中超过250个表观基因组调控因子进行了迭代功能筛选。我们鉴定出许多此前未被认识的表观基因组抑癌基因和肿瘤依赖基因。我们发现特定的HBO1复合物和MLL1复合物是肺癌中强效的抑癌因子。HBO1复合物产生的组蛋白修饰在人肺腺癌中频繁减少，并与更差的临床特征相关。HBO1和MLL1复合物共同占据共享的基因组区域，影响染色质可及性、经典抑癌基因的表达及谱系保真性。在肺腺癌发生过程中，HBO1复合物与MLL1复合物及其他抑癌基因存在上位性关系。

总体而言，这些结果揭示了HBO1和MLL1复合物是抑制肺腺癌发展的关键功能模块，并为肺肿瘤发生过程中表观基因组调控因子提供了体内表型路线图。

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。