肿瘤特异性逆转录基因NANOGP8通过FOXA1/AR信号轴和MYC重编程前列腺癌细胞至去势抵抗[RNA-seq]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE74798

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

靶向破坏胚胎干细胞（ESC）自我更新和多能性因子NANOG可减弱体外癌细胞克隆性生长和体内肿瘤发展。NANOG还被证明可增强CSC特性并推动去势抵抗性前列腺癌（CRPC）表型的出现。在此，我们研究NANOG介导的肿瘤发生及前列腺癌向雄激素非依赖性进展的分子机制。对过表达多西环素诱导型NANOG（NANOG1或NANOGP8对比pLVX对照）的LNCaP前列腺癌细胞的ChIP-Seq分析显示，NANOG协同占据由AR信号类固醇受体复合蛋白AR、FOXA1和NKX3.1调控的染色质区域。结合NANOG诱导的前列腺癌转录组变化（RNA-Seq），NANOG似乎通过汇聚于类固醇激素受体信号，将前列腺癌细胞重编程为去势抵抗状态。

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。