GSE70938：抑制miR-155靶点NIAM模拟miR-155在B细胞淋巴瘤中的促生长效应 [KM-H2]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE70938

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
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

多项研究表明，miR-155在B细胞淋巴瘤的发病机制中发挥重要作用。确实，在大多数B细胞淋巴瘤中观察到miR-155水平高度升高，但伯基特淋巴瘤（BL）除外。然而，miR-155在B细胞淋巴瘤中发挥致癌作用的分子机制尚不清楚。为鉴定与B细胞淋巴瘤相关的miR-155靶点，我们在抑制miR-155的霍奇金淋巴瘤（HL）细胞中以及异位表达miR-155的BL细胞中进行了Argonaute 2的RNA免疫沉淀。我们在BL细胞中鉴定了54个miR-155特异性靶基因，并证实了miR-155对DET1、NIAM、TRIM32、HOMEZ、PSIP1和JARID2的靶向作用。其中五个靶点同样受HL细胞中内源性miR-155的调控。过表达miR-155和抑制新型miR-155靶基因NIAM的表达均增加了BL细胞的增殖。在原发性B细胞淋巴瘤中，NIAM阳性病例的miR-155水平显著低于NIAM阴性病例，提示NIAM在原发性B细胞淋巴瘤中也受miR-155调控。

因此，我们的数据表明miR-155在B细胞淋巴瘤中具有致癌作用，这一作用涉及靶向抑癌基因NIAM。

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。