年轻与年老小鼠脑肿瘤中年龄相关基因特征数据集2
该数据集来自 NCBI BioProject(编号 PRJNA557730),主题为年轻与年老小鼠脑肿瘤中的年龄相关基因特征,属于转录组或基因表达范畴,本站归类为肿瘤/脑肿瘤
![PRJNA557730: Age-related gene signatures in brain tumors of young and old mice [dataset 2]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/96967.jpg)
基本信息
资源简介
年轻与年老小鼠脑肿瘤中年龄相关基因特征数据集2
PRJNA557730 是一个来自 NCBI BioProject 的生物学项目数据集,全称为“Age-related gene signatures in brain tumors of young and old mice [dataset 2]”。该数据集聚焦于年轻小鼠与年老小鼠脑肿瘤中与年龄相关的基因特征,主题标签为“Transcriptome or Gene expression”,即转录组或基因表达。从本站分类来看,它被归入肿瘤 / 脑肿瘤方向。BioProject 是围绕某一项研究计划汇集而成的生物数据集合,通常来源于单一机构或联合体,并为用户提供统一入口,以便查找该项目所产生的多种数据类型。因此,该数据集可被视作一个围绕“年龄因素与小鼠脑肿瘤基因表达关系”这一研究目标而组织起来的转录组数据资源,适合关注脑肿瘤分子机制、年龄相关基因表达变化以及小鼠模型研究的用户参考使用。
【数据集背景】
该数据集对应的 BioProject 编号为 PRJNA557730,其标题明确指向“年轻与年老小鼠脑肿瘤中的年龄相关基因特征”。这意味着项目的研究背景建立在比较不同年龄阶段小鼠脑肿瘤的基因表达差异之上。年龄是肿瘤生物学中一个重要的研究维度,年老个体与年轻个体在肿瘤发生、发展以及分子特征上可能存在差异。该 BioProject 以“Age-related gene signatures”为核心,试图从基因表达层面刻画这种年龄相关性。项目名称中带有“[dataset 2]”标识,说明它可能是同一研究计划下多个数据集中的一个组成部分。该数据集来源于 NCBI BioProject 数据库,属于公共生物数据资源的一部分,其主题标签为转录组或基因表达,表明数据主体与 RNA 转录水平或基因表达谱相关。
【数据内容】
该数据集的主题标签为“Transcriptome or Gene expression”,说明其数据内容属于转录组或基因表达范畴。项目标题指出研究对象是年轻小鼠和年老小鼠的脑肿瘤,研究焦点是其中的年龄相关基因特征。因此,从数据内容角度看,该数据集应包含与小鼠脑肿瘤样本中基因表达相关的信息,并可用于分析不同年龄组之间的基因表达差异。不过,关于具体样本数量、测序平台、基因列表、表达量矩阵、差异表达分析结果等细节,源站未提供。该数据集被本站归类为肿瘤 / 脑肿瘤,说明其在应用领域上与脑肿瘤研究直接相关。BioProject 记录本身并不一定直接包含所有原始数据文件,而是提供指向该项目所产生的多种数据类型的链接,因此用户可能需要通过 BioProject 页面进一步访问关联的数据资源。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,即美国国家生物技术信息中心(NCBI)的 BioProject 数据库。BioProject 是一个生物数据集合,通常围绕单一研究计划组织,来源于单一机构或联合体。BioProject 记录为用户提供一个统一位置,以查找该项目产生的不同数据类型。该数据集的英文名称为“PRJNA557730: Age-related gene signatures in brain tumors of young and old mice [dataset 2]”,源站标题为“Age-related gene signatures in brain tumors of you... (ID 557730) - BioProject - NCBI”。关于样本采集地点、采集时间、实验机构、伦理审批信息、测序中心等具体采集与来源细节,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于与脑肿瘤、年龄相关基因表达、转录组分析相关的研究场景。具体而言,关注年轻与年老小鼠脑肿瘤差异的研究者,可以利用该数据集探索年龄因素对脑肿瘤基因表达特征的影响。它也可能适用于比较不同年龄组肿瘤样本的转录组研究、小鼠脑肿瘤模型的分子机制研究,以及基因表达签名筛选等方向。由于主题标签为“Transcriptome or Gene expression”,该数据集适合用于转录组层面的分析,例如基因表达差异比较、功能富集分析或候选基因筛选等通用研究流程。但需要注意,具体适用性取决于数据实际包含的样本类型、测序深度、分组设计等信息,而这些细节源站未提供。
【使用方法】
用户可通过 NCBI BioProject 数据库访问该数据集,利用编号 PRJNA557730 进行检索。BioProject 记录提供指向该项目所产生的多种数据类型的链接,因此使用者可以从该页面出发,查找与项目关联的转录组或基因表达数据。具体的数据下载方式、文件格式、分析工具、预处理步骤等,源站未提供。通常,转录组或基因表达数据的分析会涉及序列比对、表达定量、差异分析等通用流程,但该数据集的具体使用方式需以实际可获取的数据文件和相关说明为准。由于源站未提供详细的使用指南,建议用户结合 BioProject 页面中的链接和关联资源进行进一步探索。
【质量与限制】
该数据集来源于 NCBI BioProject,属于公共数据库记录。BioProject 作为项目集合,提供统一入口以查找多种数据类型,但其记录本身不一定包含完整的质量控制信息、原始数据验证结果或分析参数。关于该数据集的具体质量指标、样本量、测序质量、数据完整性、批次效应控制等信息,源站未提供。此外,该数据集标题中标注“[dataset 2]”,提示它可能是某个研究计划下的子数据集,使用时应注意其与同一项目其他数据集之间的关系。由于源站未提供详细的方法学描述和限制说明,用户在使用时应自行评估数据适用性,并参考关联的原始文献或数据文件说明。
【引用与许可】
该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,属于 NCBI BioProject 数据库。关于该数据集的具体引用方式、许可协议、使用条款、数据共享政策等信息,源站未提供。用户在使用该数据集时,应遵循 NCBI 及 BioProject 数据库的通用使用规范,并尽可能查阅项目页面中提供的引用指南。由于源站未提供明确的许可信息,建议用户直接访问 BioProject 记录以获取最新的引用与许可要求。
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/bioproject/PRJNA557730
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
全球人口老龄化加剧正导致包括胶质母细胞瘤(GBM)在内的多种癌症死亡率空前上升。在此,我们探讨了衰老与 rejuvenation 对GBM肿瘤发生的影响。与老年GBM相比,年轻GBM通过脑源性神经营养因子(BDNF)及SLIT和NTRK样家族成员6(SLITRK6)显示出增强的神经元/突触信号传导,促进了较好的生存率。这些效应归因于烟酰胺腺嘌呤二核苷酸(NAD+)水平的升高,因为通过异时共生或给予小鼠烟酰胺单核苷酸(NMN)实现的脑部 rejuvenation 引发了更年轻的表型,伴有激活的神经元/突触信号传导和改善的预后。我们的数据表明,与年龄相关的NAD+丢失导致了老年人中高度侵袭性的GBM。这些发现对GBM具有治疗意义,并为GBM肿瘤发生随年龄加剧提供了机制见解。
总体设计:将小鼠肿瘤细胞颅内注射到年轻或年老雌性C57BL/6小鼠的纹状体中,分为对照组、通过异时共生或给予烟酰胺单核苷酸(NMN,300毫克/千克/天)恢复活力的老年小鼠组(共12只小鼠;每组3只)。当小鼠出现症状时收集肿瘤组织。
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?
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