癌症光热-铁死亡-化疗协同治疗比较的RNA-seq数据
该数据集包含基于HeLa细胞实验的RNA测序数据，数据模态为基因表达文本数据，通过比较PBS对照组与UF@PPDF纳米颗粒结合光热、铁死亡和化疗的协同治疗组，揭示了治疗对差异基因表达、细胞呼吸和表观遗传途径的影响，主要用于癌症协同治疗机制的生物信息学分析和肿瘤消融研究方向。
基本信息
资源简介
癌症光热-铁死亡-化疗协同治疗比较的RNA-seq数据
【一句话概览】
本研究比较了PBS与UF@PPDF纳米粒子联合NIR-II 1064 nm激光照射（1.1 W cm−2，10分钟）处理HeLa细胞后的RNA-seq数据。该多层γ-Fe2O3结构结合叶酸靶向与多柔比星，可实现磁共振成像、铁死亡、光热治疗与化疗协同。测序数据经质控和Trimmomatics预处理，以HISAT比对至hg38基因组，FPKM由Rsubread和edgeR计算，差异表达由edgeR负二项模型量化。结果显示细胞呼吸和电子传递上调，表观遗传途径下调，具有凋亡效应（来源 data.tpdc.ac.cn）。
【数据内容】
源站原始描述：Ferroptosis 是最近发现的程序性细胞死亡，由细胞亚铁离子爆发和随后的 Fenton 反应引起。 由于严格控制铁代谢，肿瘤细胞中的铁源是有限的。 由于在铁死亡癌症治疗中很少考虑分层铁结构，多层 Fe2O3 结构 (UF@PPDF NPs) 是通过调制超小 γ-Fe2O3 纳米晶体组件，并进一步结合癌细胞靶向叶酸 (FA)、化疗药物多柔比星 ( 多克斯）。 分层组装的 γ-Fe2O3 纳米晶体有助于可切换的磁共振成像 (MRI)、大大提高的铁死亡效率和非常高的二次近红外 (NIR-II) 光热转换。 对于 MRI，UF@PPDF 纳米粒子 (NPs) 可以在尺寸和紧凑度方面清晰地显示组织，并具有动态 T2-T1 成像切换。 UF@PPDF NPs 在 NIR-II 照射下表现出高效的光热疗法 (PTT)，以及铁离子和 Dox 的受控释放，从而实现 PTT-化疗-铁死亡三功能协同癌症治疗，用于肿瘤消融。 差异表达基因的 RNA 测序分析表明这种疗法在癌细胞信号传导中具有多方面的作用。 细胞呼吸和电子传递显着上调，而包括染色质修饰和 RNA 转录活性在内的表观遗传途径被严重下调，具有…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：铁死亡是最近发现的一种程序性细胞死亡方式，由细胞亚铁离子爆发及随后的Fenton反应引起。由于铁代谢受到严格调控，肿瘤细胞中的铁来源有限。鉴于在铁死亡癌症治疗中很少考虑分层铁结构，通过调控超小γ-Fe2O3纳米晶体组装体，并进一步结合癌细胞靶向叶酸(FA)和化疗药物多柔比星(Dox)，构建了多层Fe2O3结构(UF@PPDF NPs)。分层组装的γ-Fe2O3纳米晶体有助于实现可切换的磁共振成像(MRI)、显著提高的铁死亡效率以及极高的二次近红外(NIR-II)光热转换。对于MRI，UF@PPDF纳米颗粒(NPs)能够在尺寸和紧凑度方面清晰显示组织，并具有动态T2-T1成像切换能力。UF@PPDF NPs在NIR-II照射下表现出高效的光热疗法(PTT)，以及铁离子和Dox的受控释放，从而实现PTT-化疗-铁死亡三功能协同癌症治疗以消融肿瘤。差异表达基因的RNA测序分析表明，该疗法在癌细胞信号传导中具有多方面作用。细胞呼吸和电子传递显著上调，而包括染色质修饰和RNA转录活性在内的表观遗传途径被严重下调，总体效应为细胞凋亡。因此，γ-Fe2O3结构为高效深部肿瘤治疗提供了新的可能性。将HeLa细胞用PBS和UF@PPDF NPs以及NIR-II 1064 nm激光照射(1.1 W cm−2，10分钟)。之后，将细胞连续培养2小时用于RNA测序。对数据质量进行质控，数据使用Trimmomatics v0.38进行预处理。然后使用HISAT v2.1.0将读数比对到hg38基因组。FPKM由Rsubread和edgeR计算得出。富集倍数变化和p值由edgeR及其负二项式模型量化。
【主题与分类】
主题标签：癌症、铁死亡、光热治疗、化疗、RNA-seq、HeLa细胞、γ-Fe2O3、磁共振成像、NIR-II、人地关系。
【获取与许可】
源站页面：https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/85dda33f-0bbd-4beb-887b-a67e5b361e9b
下载信息
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无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/85dda33f-0bbd-4beb-887b-a67e5b361e9b
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集是一个RNA测序数据集，用于研究光热疗法、铁死亡与化疗协同治疗癌症的机制。数据来源于HeLa细胞实验，实验组使用多层Fe2O3结构纳米颗粒（UF@PPDF NPs）结合叶酸靶向、多柔比星化疗药物及近红外II区激光照射，对照组使用PBS处理。数据包括经过质控、预处理（Trimmomatics v0.38）、比对（HISAT v2.1.0到hg38基因组）和表达量计算（FPKM via Rsubread/edgeR）的RNA-seq读数，以及差异表达基因的富集分析和统计量化（edgeR模型）。该数据集主要用于探索协同治疗对癌细胞信号传导、细胞呼吸、表观遗传途径等的影响，支持癌症治疗新策略的开发与生物医学研究。
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))
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