前列腺癌中NFkB通路相互作用机制计算重建的复现数据

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源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A1676091993482fe0faee9647df58c2ae49e7bef42d1fe459c72ade30d64d0015

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数据说明

癌症的分子研究是生物信息学研究中最大的领域之一，但要从高通量基因组数据中理解癌症相关通路的生物分子机制仍然是一项挑战。这包括核因子-κB（NFκB）通路，该通路在前列腺癌发生和发展中的炎症反应和细胞增殖中起着核心作用。尽管对其许多成员的生物分子活性进行了密切研究和深入了解，但目前通路成员列表以及对其相互作用的系统级理解仍不完整。在此，我们迈出了计算重建前列腺癌中NFκB通路相互作用机制的第一步。我们确定了ATF3、CXCL2、DUSP5、JUNB、NEDD9、SELE、TRIB1和ZFP36在该通路中的新作用，以及这些基因与10个已知NFκB通路成员之间的新机制性相互作用。特别是新预测的NEDD9与ZFP36之间的相互作用通过共免疫沉淀得到了验证，NEDD9在前列腺癌细胞生长调节中的潜在生物学作用也得到了验证。

我们将653个基因表达数据集与140万个基因产物相互作用相结合，以预测该通路中另外40个基因的纳入。利用贝叶斯数据整合的最新进展推断通路成员之间相互作用的分子机制，同时提供特定于生物学背景和单个生物分子活动的信息，最终在完全重建的NFkB通路中总共得到112个相互作用：13个（11%）为已知，29个（26%）有现有文献支持，70个（63%）为新发现。该方法可推广至其他组织类型、癌症和生物体，而关于NFkB通路的这些新信息将使我们能够进一步理解前列腺癌，并制定更有效的预防和治疗策略。所有补充图、表、输入数据及分析源代码均可在

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

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