RNA编辑与甲状腺癌

该数据集提供了与甲状腺癌相关的RNA编辑事件信息,数据模态包括基因序列位点、编辑类型和频率等文本与数值数据,主要用途是支持甲状腺癌的分子病理机制研究、RNA编辑在疾病中的功能分析以及潜在生物标志物的挖掘。

国家基因组科学数据中心国家基因组科学数据中心
中国科技资源共享网
2026-06-09 更新
浏览 29
RNA编辑疾病关联甲状腺癌生物学表观组
RNA Editing and Thyroid Cancer

基本信息

许可
完全共享
创建/更新时间
2026-06-09

资源简介

RNA编辑与甲状腺癌

【一句话概览】

RNA编辑是一种重要的转录后RNA修饰类型,在许多生物学过程中起关键作用,并涉及多种人类疾病。该数据资源提供与甲状腺癌相关的RNA编辑事件及包含疾病ontology在内的描述信息,对每一个异常RNA编辑事件,提供编辑位点位置、编辑类型、编辑频率等信息。相关标签包括RNA编辑、疾病、关联、甲状腺癌、生物学和表观组,数据采用完全共享许可(来源 eScience,完全共享 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2018-09-02。

【数据内容】

源站原始描述:RNA编辑作为一种重要的转录后RNA修饰类型,在许多生物学过程中起着关键作用,涉及多种人类疾病。我们提供与Thyroid Cancer相关的编辑事件以及包含疾病ontology在内的描述信息,对每一个异常RNA编辑事件,提供编辑位点位置、编辑类型、编辑频率等信息。

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):RNA editing, as an important type of post-transcriptional RNA modification, plays a key role in many biological processes and is involved in various human diseases. We provide editing events associated with Thyroid Cancer along with descriptive information including disease ontology. For each abnormal RNA editing event, we provide information such as the editing site location, editing type, and editing frequency.

【主题与分类】

主题标签:RNA编辑、疾病、关联、甲状腺癌、生物学、表观组。

【获取与许可】

源站页面:https://bigd.big.ac.cn/edk/disease/Thyroid%20Cancer

使用许可:完全共享。

规范引用:CSTR:15937.11.edk38

【使用注意】

· 源站最后修改于 2021-05-11,引用时请注意版本时效。

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源站:https://escience.org.cn/metadata/detail?cstrId=CSTR:15937.11.edk38&id=91a349339dfad3204ffeffd4ab28168f:edk-38

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    • 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

该数据集聚焦于RNA编辑这一重要的转录后RNA修饰类型,在甲状腺癌(Thyroid Cancer)中的相关编辑事件信息。数据集包含与甲状腺癌疾病相关的异常RNA编辑事件,为每个事件提供编辑位点位置、编辑类型、编辑频率等具体数据,并附有疾病本体(ontology)描述信息。数据来源于国家基因组科学数据中心,通过公开平台发布,主要用于支持甲状腺癌的分子机制研究、生物标志物发现以及疾病相关RNA编辑的功能探索。

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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