人胎儿与胶质母细胞瘤干细胞定向分化过程中的时序基因表达

该数据集来自 NCBI GEO,收录了 2 例人胎儿神经干细胞(HF-NS)培养物和 2 例胶质母细胞瘤干细胞(GSC)培养物在体外定向分化方案中 3 个时间点的基因表达数据,用于比较分化过程中的表达变化

geo
浏览 4
时间序列回归Expression profiling by arrayGPL51889606
GSE87619: Temporal gene expression of human-fetal and glioblastoma stem cell cultures under directed differentiation conditions

基本信息

模态
时间序列
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

人胎儿与胶质母细胞瘤干细胞定向分化过程中的时序基因表达

Temporal gene expression of human-fetal and glioblastoma stem cell cultures under directed differentiation conditions

该数据集来自 NCBI GEO,收录了 2 例人胎儿神经干细胞(HF-NS)培养物和 2 例胶质母细胞瘤干细胞(GSC)培养物在体外定向分化方案中 3 个时间点的基因表达数据,用于比较分化过程中的表达变化。研究背景是原发性胶质母细胞瘤(GBM)培养物的分化能力存在差异,旨在寻找 GBM 培养物分化所需的候选转录因子。数据以芯片表达谱形式提供,仅含 1 个文件 GSE87619_series_matrix.txt.gz,可用于分析分化时序表达模式、筛选分化相关转录因子及比较胎儿与肿瘤干细胞的差异(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 04 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):原发性胶质母细胞瘤(GBM)培养物的分化能力存在差异。我们试图鉴定 GBM 培养物分化所必需的候选转录因子。在本数据集中,我们纳入了来自 2 例人胎儿神经干细胞(HF-NS)培养物和 2 例 GBM 干细胞(GSC)培养物的表达数据。我们评估了体外分化方案中 3 个时间点的基因表达变化。

【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:Expression profiling by array、GPL5188、9606。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE87619

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 12 201,引用时请注意版本时效。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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。

免费样本无法满足模型训练要求?千方提供经三甲医院脱敏、带病理回证与专家标注的商业级专病数据集。

使用方式

数据集获取

源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE87619

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

原发性胶质母细胞瘤(GBM)培养物在分化能力方面存在差异。我们旨在识别GBM培养物分化所必需的推定转录因子。在此数据集中,我们纳入了来自2个人胎儿神经干细胞(HF-NS)培养物和2个GBM干细胞(GSC)培养物的表达数据。我们评估了体外分化方案中3个时间点基因表达的变化。

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。