双氢睾酮对胶质母细胞瘤U87细胞的影响
该数据集来自NCBI GEO，包含胶质母细胞瘤U87细胞在不同双氢睾酮水平下培养后的全转录组表达谱数据，通过高通量测序获得
基本信息
资源简介
双氢睾酮对胶质母细胞瘤U87细胞的影响
GSE275600 数据集聚焦于双氢睾酮对胶质母细胞瘤 U87 细胞的影响，来自 NCBI GEO 公共数据库，归类于肿瘤与脑肿瘤方向。该数据集通过高通量测序获取了 U87 细胞在不同双氢睾酮水平下培养后的全转录组表达谱，并对差异表达的 mRNA 进行了深入分析，尤其关注与肿瘤进展及雄激素合成相关的差异表达基因。数据集以单个压缩文件形式提供，适合用于探索雄激素信号与胶质母细胞瘤转录调控之间关系的分析场景。
【数据集背景】
胶质母细胞瘤是脑肿瘤中研究较为集中的类型，而雄激素及其合成通路在肿瘤进展中的潜在作用受到关注。该数据集以 U87 胶质母细胞瘤细胞为研究对象，考察不同双氢睾酮水平培养条件下的转录组变化，旨在从全转录组层面识别差异表达的 mRNA，并进一步聚焦与肿瘤进展和雄激素合成相关的差异表达基因。这一设计使数据集可用于研究双氢睾酮暴露对胶质母细胞瘤细胞基因表达谱的直接影响。
【数据内容】
数据集提供的是全转录组表达谱数据，来源于高通量测序，主题标签为 Expression profiling by high throughput sequencing。样本为在不同双氢睾酮水平下培养的 U87 细胞。数据文件共 1 个，文件样例为 GSE275600_series_matrix.txt.gz，属于 GZIP 压缩格式的系列矩阵文件。该文件通常承载样本层面的表达信息与相关注释，可用于后续的差异表达分析与基因筛选。数据集涉及的物种标识为 9606，平台标识为 GPL24676。
【采集与来源】
数据来源于 ncbi.nlm.nih.gov，源站标题为“Effects of dihydrotestosterone on glioblastoma cells U87”。作者为 Yuanchi、Cheng，发布时间为 Aug 24 202。源站描述说明，研究者分析了在不同双氢睾酮水平下培养的胶质母细胞瘤 U87 样本的全转录组，并选取差异表达 mRNA 进行深入分析，重点关注与肿瘤进展和雄激素合成相关的差异表达基因。数据通过高通量测序获得，属于表达谱分析类数据。
【适用场景】
该数据集适用于胶质母细胞瘤细胞在双氢睾酮处理下的转录组差异分析，可用于筛选差异表达 mRNA、考察与肿瘤进展相关的基因表达变化，以及探索与雄激素合成相关的基因表达特征。由于数据为全转录组表达谱，也可作为雄激素信号与脑肿瘤细胞转录调控研究的公共数据资源，用于假设生成和候选基因挖掘。具体实验设计细节与分组信息需结合源站记录进一步确认。
【使用方法】
使用时可先下载数据文件 GSE275600_series_matrix.txt.gz，按 GZIP 压缩包格式读取。建议先在小样本上核对字段与编码，确认无误后再批量接入分析流程。读取后可结合样本信息进行表达矩阵整理，并依据研究目的开展差异表达分析，重点关注与肿瘤进展和雄激素合成相关的基因。平台与物种标识可用于匹配相应的注释资源。
【质量与限制】
源站未提供样本数量、测序深度、重复设置、归一化方法及质控指标等具体信息，因此无法对数据质量作定量评价。数据集仅包含 1 个文件，文件内容与字段结构需以实际下载文件为准。该数据基于 U87 细胞系，结论外推到其他细胞系或临床样本时需谨慎。关于差异表达分析的具体阈值与统计方法，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可信息。使用时应遵循 NCBI GEO 的通用数据使用规范，并建议在相关研究中注明数据来源与作者信息。
下载信息
注册下载
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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）
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使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE275600
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
我们分析了在不同双氢睾酮水平下培养的胶质母细胞瘤细胞U87样本的全转录组。筛选出差异表达的mRNA进行深入分析，特别是那些与肿瘤进展和雄激素合成相关的差异表达基因。
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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