对照与miR-200a过表达TF-1细胞的转录组分析
该数据集来自NCBI GEO，标题为对照与miR-200a过表达TF-1细胞的转录组分析，属于肿瘤/急性髓系白血病分类。数据通过高通量测序进行表达谱分析，旨在识别miR-200a过表达在TF-1细胞中引起的影响
基本信息
资源简介
对照与miR-200a过表达TF-1细胞的转录组分析
GSE75082 是一个来自 NCBI GEO 的转录组数据集，标题为“对照与 miR-200a 过表达 TF-1 细胞的转录组分析”，本站将其归类于肿瘤 / 急性髓系白血病方向。该数据集通过高通量测序开展表达谱分析，目的是识别 miR-200a 过表达在 TF-1 细胞中引起的影响。数据集由 Xiangdong、Fang 提交，发布时间为 Nov 17 201，共包含 1 个文件，样例文件为 GSE75082_series_matrix.txt.gz。整体来看，该数据集围绕 TF-1 细胞在 miR-200a 过表达条件下的转录组变化展开，适合关注急性髓系白血病相关基因表达研究的人员参考使用。
【数据集背景】
该数据集聚焦于肿瘤领域的急性髓系白血病研究方向。TF-1 细胞是研究中使用的细胞材料，数据集比较的是对照组与 miR-200a 过表达组之间的转录组差异。源站描述说明，开展 RNA-seq 及后续分析是为了识别 miR-200a 过表达在 TF-1 细胞中所造成的影响。因此，该数据集的核心科学问题在于从全转录组层面观察 miR-200a 过表达所带来的表达谱改变，为理解该微小 RNA 在 TF-1 细胞中的作用提供数据基础。
【数据内容】
数据集的主题标签包括 Expression profiling by high throughput sequencing、GPL17303 和 9606，分别对应高通量测序表达谱分析、平台编号以及人类物种信息。数据以表达谱形式组织，文件数量为 1，样例文件名为 GSE75082_series_matrix.txt.gz，属于 GZIP 压缩包格式。该文件通常以矩阵形式承载样本层面的表达信息，便于后续读取与比较分析。数据内容覆盖对照与 miR-200a 过表达两类 TF-1 细胞样本的转录组测量结果。
【采集与来源】
数据来源于 ncbi.nlm.nih.gov，即 NCBI GEO 数据库。源站标题与数据集英文名一致，均为“Transcriptome analysis of control and miR-200a overexpressed TF-1 cells”。数据通过高通量测序方式采集表达谱信息，涉及人类样本（9606）以及 GPL17303 平台。提交者为 Xiangdong、Fang，发布时间为 Nov 17 201。除上述信息外，样本的具体培养条件、测序深度、生物学重复数量等细节源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于急性髓系白血病相关的转录组研究场景，尤其是围绕 miR-200a 过表达效应开展的差异表达分析、表达谱比较和候选基因筛选等工作。研究人员可以借助对照与过表达组之间的表达谱数据，探索 miR-200a 在 TF-1 细胞中可能影响的基因表达程序。此外，该数据也可作为高通量测序表达谱分析流程的练习或验证材料，用于熟悉 GEO 系列矩阵文件的读取与处理。
【使用方法】
使用时可先下载数据文件 GSE75082_series_matrix.txt.gz，并按 GZIP 压缩包格式进行读取。建议先在小样本上核对字段结构与编码方式，确认样本分组、表达值格式等信息无误后，再批量接入后续分析流程。由于文件为系列矩阵形式，读取后应结合平台与物种信息理解数据组织方式，再开展对照与过表达组之间的比较分析。
【质量与限制】
该数据集仅包含 1 个文件，数据规模较为有限。源站描述中未提供测序深度、重复数、质控指标等细节，相关质量信息源站未提供。样本条件、处理细节及分析参数等内容源站未提供，使用时需结合自身分析目的谨慎解读结果。此外，发布时间显示为 Nov 17 201，年份信息不完整，源站未提供更精确的说明。
【引用与许可】
该数据集的作者为 Xiangdong、Fang，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。引用时应参考 NCBI GEO 中该系列对应的原始记录。关于数据许可条款及具体引用格式，源站未提供。
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=GSE75082
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
进行了RNA-seq和分析，以识别TF-1细胞中miR-200a过表达所造成的影响。
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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