MigExpress发现非小细胞肺癌中关键细胞迁移控制基因

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD022146

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

细胞迁移是健康和疾病中的一个基本过程——尤其是在癌症转移中。在高通量条件下评估迁移能力的困难构成了方法学上的障碍——因此，仅有极少数筛选揭示了控制这一重要过程的因子。在此，我们引入MigExpress作为一个平台，用于“通过差异表达鉴定迁移控制基因”。MigExpress利用深度分子谱分析与广泛样本中迁移能力的稳健定量分析相结合，通过在迁移缓慢与快速的细胞中的差异表达来鉴定迁移相关基因。我们将MigExpress应用于非小细胞肺癌（NSCLC），这是癌症死亡率最常见的原因，主要归因于转移。在54个NSCLC细胞系中，我们全面测定了mRNA和蛋白质表达。将转录组和蛋白质组谱与量化的迁移特性相关联，导致发现并验证了FLNC、DSE、CPA4、TUBB6和BICC1作为NSCLC细胞中的迁移控制因子，这些因子也与患者生存呈负相关。

值得注意的是，FLNC是NSCLC中表达最少的细丝蛋白，但却是唯一控制细胞迁移并与患者生存率及转移性疾病阶段相关的细丝蛋白。

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。