内分泌治疗耐药乳腺癌细胞LTED中PBX1缺失或MRK003处理的表达谱
该数据集来自omicsdi.org，属于肿瘤/乳腺癌分类，主题为转录组学。数据涵盖内分泌治疗耐药乳腺癌细胞（LTED）在PBX1缺失（siRNA或化学化合物间接靶向）以及gamma-secretase抑制剂MRK003处理下的基因表达谱
基本信息
资源简介
内分泌治疗耐药乳腺癌细胞LTED中PBX1缺失或MRK003处理的表达谱
该数据集聚焦于内分泌治疗耐药乳腺癌细胞（LTED）在PBX1缺失或经gamma-secretase抑制剂MRK003处理后的基因表达谱变化，属于肿瘤/乳腺癌分类下的转录组学数据。数据来源于omicsdi.org，核心内容包括两部分：一是通过siRNA方法或化学化合物间接靶向PBX1以诱导其缺失后获得的细胞总RNA表达数据；二是使用MRK003或对照溶剂DMSO处理细胞后获得的RNA表达数据。该数据集旨在从转录组层面刻画PBX1缺失对耐药细胞生长相关基因表达的影响，以及gamma-secretase抑制干预下的表达响应，为研究内分泌治疗耐药乳腺癌的分子机制提供表达谱资源。
【数据集背景】
内分泌治疗耐药是乳腺癌临床管理中的关键难题，耐药细胞模型LTED（长期雌激素剥夺）被广泛用于模拟该过程。PBX1是一种转录因子，据源站描述，PBX1的缺失被假设为内分泌治疗耐药乳腺癌细胞（LTED）生长所必需。为验证这一假设并探索其分子后果，研究者采用了两种策略：一是通过siRNA直接敲低PBX1，二是使用化学化合物MRK003间接靶向PBX1。MRK003是一种gamma-secretase抑制剂，源站描述将其归类为间接靶向PBX1的化学化合物。该数据集即围绕上述两种干预条件下的基因表达谱展开，属于转录组学主题，服务于肿瘤/乳腺癌研究领域。
【数据内容】
数据集包含两组独立的表达谱实验。第一组：从经siPBX1处理的LTED细胞和经对照siRNA处理的细胞中提取总RNA，用于比较PBX1敲低后的转录组变化。第二组：从经MRK003处理的细胞和经对照DMSO处理的细胞中提取总RNA，用于评估gamma-secretase抑制剂处理后的基因表达响应。两组数据均以RNA为起始材料，属于转录组层面的表达谱数据。源站未提供具体的基因数量、差异表达基因列表、统计学阈值或表达值范围等细节。主题标签为Transcriptomics，表明数据的主要类型是高通量转录组表达信息。
【采集与来源】
数据来源于omicsdi.org，该站提供了数据集的源站描述。根据源站描述，实验涉及细胞培养、siRNA转染、化学化合物处理（MRK003或DMSO对照）、总RNA提取等步骤。细胞模型为内分泌治疗耐药乳腺癌细胞LTED。源站未提供具体的细胞系来源、培养条件、siRNA序列、MRK003浓度、处理时间、RNA提取试剂、测序或芯片平台、 reads长度、比对方法等实验细节。因此，关于采集与来源的完整技术信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于以下研究场景：内分泌治疗耐药乳腺癌的分子机制研究，特别是PBX1在耐药细胞生长中的功能分析；gamma-secretase抑制剂MRK003对乳腺癌细胞转录组影响的评估；siRNA敲低与化学化合物间接靶向两种策略的比较研究；转录组学数据分析方法开发与验证；以及作为乳腺癌耐药相关表达谱的参考数据集，用于假设生成或与其他组学数据整合分析。由于数据涉及LTED模型，也可用于研究长期雌激素剥夺背景下基因表达调控网络。
【使用方法】
使用者可依据源站提供的表达谱数据，进行差异表达分析、通路富集分析、共表达网络构建等常规转录组分析。对于siPBX1组，可将siPBX1样本与对照siRNA样本比较，识别PBX1缺失相关的表达变化。对于MRK003组，可将MRK003处理样本与DMSO对照样本比较，识别gamma-secretase抑制相关的表达变化。两组数据可分别分析，也可交叉比较以寻找共同或特异的表达特征。源站未提供具体的数据格式、预处理步骤、标准化方法或分析工具推荐，因此使用时应参考源站提供的原始数据说明。若需重复分析，应自行确认数据版本和下载方式。
【质量与限制】
该数据集基于源站描述，提供了明确的实验设计信息：两种干预方式、相应的对照、总RNA来源。然而，源站未提供样本量、生物学重复数、技术重复数、测序深度或芯片探针数、数据质控指标、差异表达统计显著性阈值等关键质量参数。因此，无法评估数据的统计功效和可重复性。此外，源站未提供细胞系的具体背景、培养条件、处理剂量和时间，这些因素可能影响结果的可比性。数据仅涵盖转录组层面，不能直接推断蛋白质水平或翻译后修饰变化。PBX1缺失被假设为LTED生长所必需，但该数据集本身不包含生长表型数据，因此不能直接验证该假设。使用者应结合其他实验证据进行综合判断。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用文献、DOI、访问链接或使用许可信息。如需引用或使用，请访问omicsdi.org查询该数据集的原始页面以获取授权和引用要求。源站未提供许可类型、数据共享协议或商业使用限制等细节。
下载信息
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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。
使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-36928
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
分析通过siRNA方法或使用间接靶向PBX1的化学化合物来剥夺PBX1后的反应。假设剥夺PBX1对于内分泌治疗抵抗性乳腺癌细胞（LTED）的生长至关重要。从接受siPBX1或对照siRNA处理的细胞中提取了总RNA。第二组包含来自接受MRK003或对照（DMSO）处理的细胞的RNA。
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。
