病毒重编程宿主转录起始 [RNA-seq]
该数据集来自 NCBI GEO(GSE240008),主题为病毒重编程宿主转录起始的 RNA-seq 表达谱分析,属于感染性疾病 / 其他分类
![GSE240008: Viral reprogramming of host transcription initiation [RNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/162457.jpg)
基本信息
资源简介
病毒重编程宿主转录起始 [RNA-seq]
Viral reprogramming of host transcription initiation [RNA-seq]
该数据集来自 NCBI GEO(GSE240008),主题为病毒重编程宿主转录起始的 RNA-seq 表达谱分析,属于感染性疾病 / 其他分类。数据包含 1 个文件(GSE240008_series_matrix.txt.gz),涉及高通量测序表达谱,物种为 9606(人类),平台为 GPL29480。可用于研究 EBV 复制过程中宿主基因组转录起始变化及相关调控机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 03 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病毒是宿主细胞环境的主要重塑者,以支持感染和病毒产生。例如,病毒通常通过调节经典细胞启动子活性来调控细胞基因表达。在此,我们展示 Epstein Barr virus(EBV)复制导致细胞基因组中 29,674 个新转录起始位点发生“从头”转录起始。从头转录起始部分由病毒预起始复合物(vPIC)的独特性质促进,该复合物结合简单的 TATT[T/A]AA、TATA 盒样序列,并在其他转录因子最小支持下激活转录。其他从头启动子由病毒转录因子 Zta 和 Rta 驱动,并受与现有经典细胞启动子方向性邻近的影响,这种配置促进通过现有启动子的转录和转录本
【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:GPL29480、9606。本站分类:感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE240008
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 10 202,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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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=GSE240008
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
病毒是重塑宿主细胞环境以支持感染和病毒产生的大师。例如,病毒通常通过调节经典细胞启动子活性来调控细胞基因表达。在此,我们展示爱泼斯坦-巴尔病毒(EBV)复制导致整个细胞基因组中29,674个新转录起始位点发生“从头”转录起始。从头转录起始部分得益于病毒预起始复合物(vPIC)的独特性质,该复合物结合一个简单的TATT[T/A]AA、类似TATA盒的序列,并在其他转录因子 minimal 支持下激活转录。其他从头启动子由病毒转录因子Zta和Rta驱动,并受到与现有经典细胞启动子方向性邻近的影响,这种配置促进了通过现有启动子的转录和转录干扰。这些研究揭示了病毒与宿主转录组相互作用的新方式,并阐明了驱动启动子功能的基本特征。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




