GSE312827:未修饰、5-甲氧基尿嘧啶和N1-甲基假尿苷修饰RNA转染后响应细胞的RNA测序
该数据集来自NCBI GEO,对转染未修饰、m1Ψ100修饰和5moU25修饰mRNA的HepG2细胞进行转录组测序,比较不同RNA修饰引发的基因表达变化

基本信息
资源简介
GSE312827:未修饰、5-甲氧基尿嘧啶和N1-甲基假尿苷修饰RNA转染后响应细胞的RNA测序
RNA-sequencing of cells responding to transfected RNA in unmodified, 5methoxyuracil and N1 methylpsuedouridine modified RNA.
该数据集来自NCBI GEO,对转染未修饰、m1Ψ100修饰和5moU25修饰mRNA的HepG2细胞进行转录组测序,比较不同RNA修饰引发的基因表达变化。数据包含1个文件,可用于分析未修饰mRNA引起的差异表达基因、GO富集通路以及Reactome基因集富集结果,涉及干扰素和白介素产生、先天免疫应答、TLR3和RIG-I/MDA5通路激活及翻译抑制等过程,适用于研究RNA修饰对免疫应答的调控(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Dec 08 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):HepG2细胞被转染编码eGFP报告基因的未修饰、m1Ψ100修饰和5moU25修饰的mRNA,并在24小时后进行转录组测序。针对未修饰mRNA,鉴定出超过3,500个差异表达基因(DEGs),其绝对log2foldchange大于1且校正p值<0.01,其中2,316个基因上调。对上调基因进行GO术语富集分析,鉴定出许多受调控的通路,包括预期的干扰素和白介素产生相关术语,以及先天免疫应答调节和抗病毒防御。针对Reactome术语的基因集富集分析还鉴定出特征性激活通路,包括TLR3级联反应和RIG-I/MDA5介导的应答,而受抑制的通路包括参与翻译的通路。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签:GPL34281、9606。本站分类:免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE312827
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 20 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录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/geo/query/acc.cgi?acc=GSE312827
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。
- OpenDataLab:
数据说明
将未修饰、m1Ψ100修饰和5moU25修饰的编码eGFP报告基因的mRNA转染至HepG2细胞,24小时后进行转录组测序。针对未修饰mRNA,共鉴定出超过3,500个差异表达基因(DEGs),筛选标准为|log2倍数变化|>1且校正p值<0.01,其中2,316个基因上调。对上调基因进行GO术语富集分析,鉴定出多个受调控的通路,包括预期的干扰素和白介素产生相关术语,以及先天免疫应答调控和抗病毒防御相关术语。针对Reactome术语的基因集富集分析还鉴定出特征性激活通路,包括TLR3级联反应和RIG-I/MDA5介导的应答,而受抑制的通路包括参与翻译的通路。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




