癌症相关同义突变选择性靶向p53 DNA损伤应答 [RNA-seq]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE282500

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

近期技术进步促进了关于mRNA结构响应信号通路变化的研究，但mRNA结构如何与所编码蛋白质的功能相关联仍知之甚少。同义突变（SMs）具有与错义突变相当的致癌潜力。在此，我们利用p53 mRNA密码子34处的两个癌症相关同义突变（CASM34），展示了RNA结构对DNA损伤响应中蛋白质活性的影响。细胞内RNA结构探测表明，CASM34如何阻止DNA损伤诱导的p53 mRNA折叠。全基因组转录组学显示，CASM34改变了p53 DNA损伤响应途径中基因的表达。DNA ChIP-seq分析揭示，由CASM34表达的p53减少了启动子结合，并降低了对p53下游靶基因PUMA和14-3-3-σ的诱导，但对p21CDKN1A无影响。这些结果表明，CASM34通过干扰p53 mRNA折叠，选择性地影响p53在DNA损伤响应途径中对下游靶标的活性。

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。