LM-MEL黑色素瘤细胞系配对基因与microRNA表达数据整合系统分析

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE89438

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

微小RNA通过调控表型重编程过程（如上皮-间质可塑性）促进多种癌症的转移进展。然而，在内源性表达水平上识别具有功能意义的microRNA-mRNA相互作用仍具挑战性。LM-MEL细胞系面板包含大量源自主要为转移性黑色素瘤肿瘤的独特黑色素瘤细胞系，如Behren等人，PCMR 2013 26(4):597-600 (PMID 23527996)所述。在本研究中，57个细胞系在未受扰动条件下进行了匹配的基因表达（Illumina HT12v4微阵列）和小RNA测序（Illumina HiSeq）分析，生成了包含匹配基因和microRNA丰度数据的大型数据集，并将其与涵盖多个生物学相关条件的现有表型注释整合。我们开发了一种新的系统分析工作流程，以识别适合后续验证的推定调控相互作用。

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。