GEO数据库中原发性硬化性胆管炎的数据挖掘

该数据集包含从GEO数据库下载的原发性硬化性胆管炎(PSC)基因表达数据(GSE119600),通过生物信息学方法分析差异表达基因、进行功能富集和蛋白质相互作用网络构建,并评估免疫细胞浸润水平,主要用于PSC的分子机制研究、潜在生物标志物发现及免疫相关病理探索。

Yuling.Liu; Hong.LI; Jiao.MuYuling.Liu; Hong.LI; Jiao.Mu
科学数据银行
2024-11-04 更新
浏览 12
原发性硬化性胆管炎机制研究基因表达生物标志物发现

基本信息

创建/更新时间
2024-11-04

资源简介

该数据集基于基因表达综合数据库(GEO)中的GSE119600数据集,针对原发性硬化性胆管炎(PSC)进行基因表达分析。数据集通过R软件处理,识别差异表达基因(DEGs),并利用在线工具进行基因本体(GO)功能分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。此外,通过STRING数据库进行蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)分析以识别PSC关键基因,并采用ssGSEA方法分析免疫细胞浸润情况。该数据集主要用于PSC的分子机制研究、生物标志物发现及免疫微环境探索。

原始链接

https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=OA_cf4e8f36f8c1408d939c3eb6245bb39f

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    • 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

该数据集基于基因表达综合数据库(GEO)中的GSE119600数据集,针对原发性硬化性胆管炎(PSC)进行基因表达分析。数据集通过R软件处理,识别差异表达基因(DEGs),并利用在线工具进行基因本体(GO)功能分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。此外,通过STRING数据库进行蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)分析以识别PSC关键基因,并采用ssGSEA方法分析免疫细胞浸润情况。该数据集主要用于PSC的分子机制研究、生物标志物发现及免疫微环境探索。

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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