EFTX-G12V 在 SKCO1 细胞中脱靶效应表征

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE278020

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

尽管KRAS-G12V是癌症中第二常见的KRAS突变，但目前尚无获批的直接针对KRAS-G12V的抑制剂。使用传统方法抑制致癌基因的困难促使人们将RNAi作为一种治疗手段。RNAi作为癌症治疗手段面临诸多障碍，包括缺乏癌症特异性组织靶向性、寡核苷酸易被核酸酶快速降解以及从循环中被清除。近年来，将可靶向配体与化学修饰的siRNA偶联已在克服这些障碍方面展现出显著前景。我们证明EFTX-G12V对KRAS-G12V具有高度选择性，并且相较于泛KRAS靶向具有更好的治疗活性，包括对若干癌症标志性特征的增强抑制。借助一种新型RNAi递送平台，我们展示了在多种癌症模型中对KRAS-G12V的肿瘤沉默以及显著的抗肿瘤活性。我们的发现代表了利用RNAi进行致癌基因靶向的技术进步，并揭示了KRAS靶向的新生物学见解，这可能对安全性和有效性具有广泛意义。该数据集收集了SKCO1细胞系的RNA-Seq数据。

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。