致癌性BRAFV600E重塑黑色素细胞转录组并诱导BLNCR1调控黑色素瘤细胞迁移 [Affymetrix]

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-37132

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

迄今为止，大多数癌症基因组学论文都聚焦于基因组DNA和蛋白质编码转录本的异常。然而，约50%的转录本没有编码潜力，可能以非编码RNA的形式存在。我们对BRAFv600e黑色素瘤皮肤癌以及过表达致癌性BRAF的黑素细胞进行了RNA-seq，以编目转录组重塑。我们发现BRAF调控1027个蛋白质编码转录本、39个已注释lncRNA和70个新转录本的表达。许多新转录本是lncRNA。我们使用一个独立数据集来探究我们的新转录本，发现新lncRNA BLNCR1是一个受BRAF调控的lncRNA，在黑色素瘤中反复上调。敲低BLNCR1会损害黑色素瘤细胞迁移。为鉴定受BLNCR1调控的基因，我们在col829黑色素瘤细胞中使用2条独立shRNA序列进行了shRNA敲低实验。随后提取RNA用于微阵列分析。

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。