16个甲状腺癌RNA表达数据集
该数据集整合了16个甲状腺癌相关的RNA表达数据集，包含来自病例和对照的基因表达谱数据，数据模态为基因表达矩阵。其主要用途是通过元分析和生物信息学方法，研究干燥综合征对甲状腺癌发生发展的影响，识别关键差异表达基因和信号通路，为甲状腺癌的分子机制研究和生物标志物发现提供基础数据支持。
基本信息
资源简介
16个甲状腺癌RNA表达数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《The 16 thyroid cancer RNA expression datasets.》。配套论文《Explore the possible influence of Sjogren’s syndrome on thyroid cancer: A literature data mining and meta-analysis》发表于 PLOS ONE（2025），DOI：10.1371/journal.pone.0318747。源站首次发布：2025-02-10。
【数据内容】
源站原始描述：Objectives To explore the potential influence of Sjogren’s syndrome (SS) on thyroid cancer (TC). Methods First, a literature data mining (LDM) approach was used to reconstruct functional pathways connecting SS and TC. A meta-analysis was then performed to examine the expression changes of genes mediated by SS using 16 TC case/control expression datasets, with results validated through the TCGA/GTEx dataset. Finally, gene set enrichment analysis (GSEA) and survival analysis using GEPIA2 were cond…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 1.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0318747.t001。
【主题与分类】
源站学科分类：Biochemistry、Microbiology、Cell Biology、Genetics、Molecular Biology、Biotechnology。主题标签：sjogren &# 8217、literature data mining、control expression datasets、survival analysis indicates、enrichment analysis suggests、xlink "> first、gtex expression analysis、analysis </ p、ss may increase、xlink "> ldm。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Biochemistry、Microbiology、Cell Biology、Genetics、Molecular Biology、Biotechnology。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/The_16_thyroid_cancer_RNA_expression_datasets_/28383279
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Kong, Fanyong; Han, Boxuan; Wu, Zhen; Chen, Jiaming; Shen, Xixi; Shi, Qian; et al. (2025). The 16 thyroid cancer RNA expression datasets.. PLOS ONE. Dataset
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数据集获取（Figshare）
源站：https://figshare.com/articles/dataset/The_16_thyroid_cancer_RNA_expression_datasets_/28383279
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数据说明
该数据集是一个整合了16个甲状腺癌（TC）病例/对照RNA表达数据集的集合，主要用于研究干燥综合征（SS）对甲状腺癌的潜在影响。数据来源于文献数据挖掘和公共数据库（包括TCGA/GTEx），包含基因表达谱信息。通过元分析、基因集富集分析（GSEA）和生存分析等方法，该数据集支持识别与SS和TC相关的关键基因（如PDCD1、NTRK1、CLDN1等）和通路，旨在探索SS如何通过激活促癌基因或抑制抑癌基因来影响甲状腺癌的发生和发展，为甲状腺癌的机制研究和潜在治疗靶点提供数据支持。
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