GEO GSE198555 恶性肿瘤高钙血症模型单细胞转录组数据集

用于研究恶性肿瘤引起高钙血症病理机制的单细胞数据集

National Center for Biotechnology InformationNational Center for Biotechnology Information
Gene Expression Omnibus (GEO)
2023-10-11 更新
浏览 23
文本分类GPL293904097
GEO GSE198555: Single-cell RNA-seq of Hypercalcemia of Malignancy Models

基本信息

模态
文本
大小
1.2 GB
数据量
8
任务类型
分类
许可
Open Data Commons
创建/更新时间
2023-10-11

资源简介

GEO GSE198555 恶性肿瘤高钙血症模型单细胞转录组数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Overdominant expression of related genes of ion homeostasis improves K+ content advantage in hybrid tobacco leaves》。源站首次发布:Mar 14 202。

【数据内容】

源站原始描述:Through a two-year field experiment, G70×GDH11 with strong heterosis and K326×GDH11 with weak heterosis were screened out. Transcriptome analyses revealed that 80.89% and 57.28% of the differentially expressed genes (DEGs) in the strong and weak heterosis combinations exhibited an overdominant expression pattern, respectively. The genes that up-regulated the overdominant expression in the strong heterosis hybrids were significantly enriched in the ion homeostasis. Genes involved in K+ transport…

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个。

【主题与分类】

主题标签:Expression profiling by high throughput sequencing、GPL29390、4097。

【适用方向】

文本类数据可用于医学自然语言处理,如命名实体识别、信息抽取与文本分类。

【获取与许可】

源站页面:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE198555

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 20 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE198555

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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。

数据集大小约 1.20 GB。

数据说明

恶性肿瘤高钙血症(HHM)是高钙血症的重要临床类型。该数据集包含肿瘤分泌甲状旁腺素相关肽(PTHrP)引发高钙血症模型的单细胞转录组学测序数据,用于研究高钙血症状态下,外周血免疫细胞及骨髓微环境的转录谱变化和病理机制。

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。

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