基于下一代RNA测序发现人前列腺癌非ETS基因融合

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/ega/phs000310.v1.p1

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

半数前列腺癌存在TMPRSS2与ETS转录因子家族成员之间的基因融合。迄今为止，关于前列腺癌中非ETS融合事件的存在情况知之甚少。我们采用下一代转录组测序（RNA-Seq）技术，对25例人前列腺癌样本的全转录组进行探索，以检测嵌合融合转录本的存在。我们产生了超过10亿条序列读取，并采用一种新的计算方法（FusionSeq）以高置信度鉴定新的基因融合候选者。总共，我们发现并表征了七个新的癌症特异性基因融合，其中两个涉及ETS基因ETV1和ERG，五个涉及非ETS基因，如CDKN1A（p21）、CD9和IKBKB（IKK-beta）——这些基因已知在细胞稳态中发挥关键生物学作用，或被假定在其他肿瘤实体的肿瘤发生中至关重要——以及癌基因PIGU和抑癌基因RSRC2。这些新的基因融合被发现频率较低，但有趣的是，所有非ETS融合均存在于携带TMPRSS2-ERG基因融合的前列腺癌中。

未来的工作将聚焦于确定前列腺癌中的ETS重排是否与易发生重排的表型相关联，或直接导致该表型。

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。