GSE319782：体内基于邻近标记的亚细胞蛋白质组、转录组与RNA结构组图谱

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE319782

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

理解生物分子在活体生物中的空间组织是生物学中一个核心但具有挑战性的目标。在此，我们介绍由D-氨基酸激活的过氧化物酶反应（PRADA），该方法利用工程化的氧化酶将非蛋白质源性D-氨基酸转化为H2O2，以原位激活遗传融合的过氧化物酶。PRADA能够实现多种基于邻近性的化学操作，包括蛋白质标记、RNA标记和功能性聚合物组装，且具有极低的毒性和背景信号。我们证明PRADA广泛适用于活体生物内部，包括果蝇、线虫、斑马鱼和小鼠。通过进一步利用PRADA独特的RNA反应性，我们开发了一种突变谱测序策略，用于时空分辨的RNA二级结构图谱绘制。这一多功能的PRADA平台在小鼠肿瘤模型中的应用，为其线粒体蛋白质组、转录组和RNA结构组提供了新的见解，揭示了独特的RNA折叠模式作为线粒体基因表达调控的关键层面。总体而言，PRADA在多种系统中的应用有望揭示活体内生物分子的复杂组织方式。

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。