反义RNA影响癌症中对应的有义基因的启动子使用

Name: 反义RNA影响癌症中对应的有义基因的启动子使用
Creator: 千方医数集科研发现管道
License: licenseAgreement

该数据集是一个基于链特异性RNA测序的基因表达数据集，包含6对肝细胞癌患者癌组织与癌旁正常肝组织的配对样本测序数据，主要模态为转录组序列数据。它旨在系统研究肝脏及肝癌中非编码天然反义转录本的表达特征、序列完整性和组织特异性，探索其在癌症发生过程中对有义基因启动子使用的调控作用，为肝细胞癌的基因表达调控机制研究提供关键数据基础。

干细胞与再生医学数据中心

2023-02-10 更新

反义RNA启动子有义基因antisense RNApromotersense genes人肝脏Hepatocellular cancerLiver normal adjacent tissuetranscriptomic

Natural Antisense Transcripts Impact on Sense Gene Promoter Usage in Cancer

基本信息

许可

licenseAgreement

创建/更新时间

2023-02-10

资源简介

反义RNA影响癌症中对应的有义基因的启动子使用

【数据集背景】

源站首次发布：2023-02-10。

【数据内容】

源站原始描述：Natural antisense transcripts (NATs) are those RNAs transcribed from the same locus, but in the opposite direction to a sense gene transcript. non-coding NATs (ncNATs) have been reported to modulate key biological events such as cell differentiation and carcinogenesis through gene expression regulation; nevertheless, their actual impact on cancer remains largely unknown. Due to their low expression levels and their overlap with sense genes, the study of ncNATs using RNA-seq is challenging. Publi…

【主题与分类】

主题标签：反义RNA、启动子、有义基因、antisense RNA、promoter、sense genes、人、肝脏、Hepatocellular cancer、Liver normal adjacent tissue。

【获取与许可】

源站页面：http://data.iscr.ac.cn/Article?id=f019f5ed30294726b9a30c0e53e6bf12

使用许可：licenseAgreement。

原始链接

http://data.iscr.ac.cn/Article?id=f019f5ed30294726b9a30c0e53e6bf12

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源站：http://data.iscr.ac.cn/Article?id=f019f5ed30294726b9a30c0e53e6bf12

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- 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

该数据集是一个专注于肝细胞癌（HCC）中天然反义转录本（NATs）研究的RNA测序数据集。它包含6对来自HCC患者的肝癌组织及癌旁正常肝组织的链特异性RNA-seq数据。通过链特异性测序技术，能够准确区分并鉴定低表达、与有义基因重叠的非编码反义转录本（ncNATs）在肝脏和肝癌中的实际表达情况、序列完整性和组织特异性。该数据集旨在揭示ncNATs在肝细胞癌发生发展中的调控作用，特别是其对有义基因启动子使用的潜在影响，为理解癌症的基因表达调控机制提供数据支持。

数据加载示例（表格/文本类）

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))