GSE163942：miR122与miR144经ADAM10和C-Met抑制在葡萄膜黑色素瘤中的潜在抑癌作用

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE163942

标准获取流程：

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数据说明

葡萄膜黑色素瘤（UM）是一种罕见的眼部肿瘤，约半数患者会发生致命的转移。ADAM10与UM中c-Met的表达相关，且这两种分子的高水平与转移的发生有关。MiR122和miR144在不同环境中调节ADAM10和c-Met的表达。我们假设miR122和miR144通过调节UM中的ADAM10和c-Met发挥潜在的抑癌作用。我们通过miR微阵列、RT-qPCR、Western印迹、miR转染和荧光素酶报告基因实验，分析了UM癌症基因组图谱数据门户（TCGA）数据集、另外两个原发肿瘤队列和五种人UM细胞系中miR122和miR144的表达。我们的结果表明，与正常脉络膜相比，miR122和miR144在UM细胞系和TCGA UM数据集中表达水平较低，并在七个UM样本队列中下调。miR122和miR144均直接靶向ADAM10和c-Met。miR122和miR144的过表达导致UM细胞系中ADAM10和c-Met表达减少，并损害细胞增殖、迁移、细胞周期以及c-Met胞外域的脱落。

我们的结果显示，miR122和miR144通过调节ADAM10和c-Met，在UM中发挥抑癌作用。

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。