小鼠海马FOXG1综合征多模态表观遗传变化与NEUROD1染色质结合改变

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA781589

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

对FOXG1减少后变化的整合性与多组学视角研究，揭示了FOXG1功能前所未有的多模态性，这些功能汇聚于神经元成熟过程，为基于表观遗传药物的新型治疗选择提供了依据，以至少部分缓解神经元功能障碍。该RNA-seq数据集是FOXG1功能多模态研究的一部分。总体设计：细胞分别接受shLuciferase（对照）或shFoxg1处理以敲低Foxg1表达，随后接受HDAC抑制剂TSA或对照DMSO处理。对来自小鼠的DIV11海马神经元进行了批量RNA-seq，以探究（i）Foxg1敲低对成熟海马神经元的影响，（ii）FOXG1与HDACs在转录控制中的相互作用。

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。