PRJNA807653：下一代测序助力Vector与GOLPH3转录组定量分析

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA807653

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

目的：下一代测序（NGS）已经彻底改变了基于系统的细胞通路分析。本研究的目标是将NGS衍生的HCT-116细胞转录组谱（RNA-seq）与微阵列和定量逆转录聚合酶链反应（qRT–PCR）方法进行比较，并评估用于最佳高通量数据分析的方案。方法：使用Illumina GAIIx对HCT-116-GOLPH3-Vector和HCT-116-GOLPH3-Overepression的HCT-116细胞mRNA谱进行深度测序，一式三份。通过质量过滤的序列读数在转录异构体水平上用两种方法进行分析：Burrows–Wheeler Aligner（BWA）后进行ANOVA（ANOVA）和TopHat后进行Cufflinks。使用TaqMan和SYBR Green测定法进行qRT–PCR验证。结果：RNA测序（RNA-seq）用于研究HCT-116-PMSCV-Vector和HCT-116-PMSCV GOLPH3细胞中的基因表达，而基因本体论（GO）用于注释各种功能基因。通过比较差异表达的基因，我们注意到GOLPH3与EMT相关。

基于GSE77953数据集对RNA-seq结果进行基因集富集分析(GSEA)，以探究HCT-116-PMSCV-Vector和HCT-116-PMSCV-GOLPH3细胞的生物学功能。研究结果表明，GOLPH3表达与结肠癌细胞自噬呈正相关。随后，基于RNA-seq检测的HCT-116-PMSCV-Vector和HCT-116-PMSCV-GOLPH3细胞间差异表达基因，对信号通路富集进行了分析。值得注意的是，GOLPH3与PI3K/Akt信号通路相关。结论：我们的研究首次对由RNA-seq技术生成的、带有生物学重复的HCT-116细胞转录组进行了详细分析。本文所报道的优化数据分析工作流程应为表达谱的比较研究提供框架。我们的结果表明，NGS提供了一种全面的

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。