基本信息

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基因组

任务类型

分类

创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

PRJNA1475360：胰岛素瘤组织基因表达谱

PRJNA1475360 是一个聚焦人胰岛素瘤组织基因表达特征的数据集，收录了手术切除的人胰岛素瘤样本的基因表达谱，采用 Agilent 单色基因表达微阵列平台完成检测分析。该数据集在分类上归属于内分泌、营养和代谢疾病下的其他类别，主题标签为转录组或基因表达，来源为 NCBI（ncbi.nlm.nih.gov）。从整体定位看，它为研究胰岛素瘤这一胰腺神经内分泌肿瘤的转录组特征提供了以组织样本为基础的基因表达数据资源，适合围绕胰岛素瘤相关基因表达模式开展探索性分析。以下从背景、内容、来源、适用场景、使用方法、质量与限制以及引用与许可等方面进行介绍。

【数据集背景】

胰岛素瘤是起源于胰腺胰岛β细胞的一类肿瘤，属于内分泌、营养和代谢疾病范畴。对该类肿瘤组织进行基因表达谱分析，有助于从转录组层面刻画其基因表达状态。本数据集正是围绕手术切除的人胰岛素瘤组织开展基因表达谱检测而形成的数据资源，主题归入转录组或基因表达方向，服务于内分泌与代谢疾病相关研究中对胰岛素瘤分子特征的认识需求。关于该数据集的具体研究背景、立项目的与项目设计细节，源站未提供。

【数据内容】

该数据集的内容为手术切除的人胰岛素瘤组织的基因表达谱。数据由 Agilent 单色基因表达微阵列平台产生，属于转录组或基因表达类型的数据。数据集英文名称为“PRJNA1475360: Gene expression profiling of insulinoma tissues”，表明其核心内容是胰岛素瘤组织的基因表达谱分析结果。关于样本数量、基因数量、表达矩阵的具体格式、是否包含临床注释信息等细节，源站未提供。

【采集与来源】

数据来源于 ncbi.nlm.nih.gov。样本为手术切除的人胰岛素瘤组织，检测平台为 Agilent 单色基因表达微阵列平台。数据集在站内分类中归入内分泌、营养和代谢疾病 / 其他。关于样本采集的具体机构、采集时间、伦理审批信息以及数据提交者信息，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于转录组或基因表达相关的研究场景，尤其是围绕人胰岛素瘤组织基因表达模式的探索性分析。可用于了解胰岛素瘤组织在微阵列平台上的基因表达谱特征，也可作为内分泌、营养和代谢疾病领域中胰岛素瘤相关研究的表达数据参考。关于该数据集在具体研究中的验证性用途或已发表的分析结论，源站未提供。

【使用方法】

使用该数据集时，可依据其 Agilent 单色基因表达微阵列平台产生的基因表达谱开展转录组层面的分析。由于数据来自 NCBI 来源站，使用者可按该来源站的常规数据获取方式访问相应数据。关于具体的下载路径、文件组织方式、数据预处理步骤与推荐分析流程，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集基于 Agilent 单色基因表达微阵列平台，属于转录组或基因表达主题的数据资源。关于数据质量评估指标、样本纳入排除标准、批次效应信息以及数据完整性说明，源站未提供。使用者在分析时应结合数据自身特点谨慎解读结果。

【引用与许可】

该数据集来源为 ncbi.nlm.nih.gov，英文名称为“PRJNA1475360: Gene expression profiling of insulinoma tissues”。关于数据集的引用方式、许可条款与使用限制，源站未提供。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE334499

访问原始数据

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1475360

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。

数据说明

This dataset contains gene expression profiles of surgically resected human insulinoma tissues analyzed using an Agilent one-color gene expression microarray platform.

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