GSE144290：下一代测序助力乳腺癌231与Pep-E3细胞转录组定量分析
该数据集来自 NCBI GEO，标题为 GSE144290，聚焦乳腺癌 231 与 Pep-E3 细胞的转录组。研究利用下一代测序（NGS）衍生的 RNA-seq 转录组谱，对两种乳腺癌细胞进行定量分析，目的是找出差异表达基因及相关通路
基本信息
资源简介
GSE144290：下一代测序助力乳腺癌231与Pep-E3细胞转录组定量分析
Next Generation Sequencing Facilitates Quantitative Analysis of 231 and Pep-E3 cells' Transcriptomes in breast cancer
该数据集来自 NCBI GEO，标题为 GSE144290，聚焦乳腺癌 231 与 Pep-E3 细胞的转录组。研究利用下一代测序（NGS）衍生的 RNA-seq 转录组谱，对两种乳腺癌细胞进行定量分析，目的是找出差异表达基因及相关通路。数据包含 1 个文件（GSE144290_series_matrix.txt.gz），主题标签涉及高通量测序表达谱、平台 GPL20301 和物种 9606。该数据可用于乳腺癌细胞转录组差异分析、基因表达比较及相关通路研究（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Jan 27 202。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：目的：下一代测序（NGS）已彻底改变基于系统的细胞通路分析。本研究的目的是通过使用 NGS 衍生的乳腺癌转录组谱（RNA-seq）来分析 231 和 Pep-E3 乳腺癌细胞中的差异基因和通路。
【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：GPL20301、9606。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE144290
【使用注意】
· 源站最后修改于 Mar 03 202，引用时请注意版本时效。
下载信息
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
目的：下一代测序（NGS）已彻底改变了基于系统的细胞通路分析。本研究旨在利用NGS衍生的乳腺癌转录组图谱（RNA-seq）分析231和Pep-E3乳腺癌细胞中的差异基因和通路。方法：通过深度测序生成231和Pep-E3细胞的mRNA图谱，设三个重复，使用Illumina HiSeq 4000平台。通过质量过滤的序列读数在转录本异构体水平上采用以下方法进行分析：使用HISAT2 v2.1进行比对，利用IGV以热图、直方图、散点图或其他样式查看比对结果，随后计算FPKM以估计各样本中基因的表达水平，采用DEGseq v1.18.0对无生物学重复的两个样本进行差异基因表达分析，并进行功能富集分析，包括GO富集分析和KEGG分析。结论：本研究首次对231和Pep-E3细胞的转录组进行了详细分析，设有生物学重复，采用RNA-seq技术生成。
本文报告的优化数据分析流程应为表达谱的比较研究提供框架。我们的结果表明，NGS能够对细胞或组织内的mRNA含量提供全面且更准确的定量和定性评估。我们得出结论，基于RNA-seq的转录组表征将加速遗传网络分析，并有助于解析复杂的生物学功能。
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。
