过表达全长p53β或p53β-stop-lost的结直肠癌与乳腺癌细胞系Bulk RNA测序
该数据集为GSE250000,对转导过表达全长p53β或p53β-stop-lost的结直肠癌细胞系HCT-116和乳腺癌细胞系MCF-7进行Bulk RNA测序,开展全转录组分析

基本信息
资源简介
过表达全长p53β或p53β-stop-lost的结直肠癌与乳腺癌细胞系Bulk RNA测序
GSE250000 是一个基于高通量测序的表达谱数据集,围绕肿瘤细胞系中 p53β 异构体的功能研究展开。该数据集对转导后过表达全长 p53β 或 p53β-stop-lost 的结直肠癌细胞系 HCT-116 与乳腺癌细胞系 MCF-7 进行了 Bulk RNA 测序,用于全转录组层面的分析。数据集由 Tom、van Wezel 提交,来源为 ncbi.nlm.nih.gov,在本站归入肿瘤 / 乳腺癌分类,主题涉及高通量测序表达谱分析,物种为人(9606),平台编号为 GPL24676。数据集共包含 1 个文件,样例文件为 GSE250000_series_matrix.txt.gz,发布时间为 Dec 12 202。
【数据集背景】
该数据集关注 p53β 这一 p53 异构体在肿瘤细胞中的转录组效应。研究采用转导方式,使结直肠癌细胞系 HCT-116 和乳腺癌细胞系 MCF-7 分别过表达全长 p53β 或 p53β-stop-lost 形式,并通过 Bulk RNA 测序对上述细胞模型进行全转录组分析。数据集标题与源站描述均指向这一实验设计,即对过表达全长 p53β 或 p53β-stop-lost 的细胞系开展全转录组层面的表达谱检测。本站将其归入肿瘤 / 乳腺癌分类,主题标签包含 Expression profiling by high throughput sequencing、GPL24676 与 9606。
【数据内容】
数据集包含 1 个文件,样例文件名为 GSE250000_series_matrix.txt.gz,格式为 GZIP 压缩包。该文件为系列矩阵文件,通常用于承载表达谱数据的汇总信息。数据集的主题标签表明其属于高通量测序表达谱分析,物种为人(9606),平台为 GPL24676。源站描述指出该数据集为全长 p53β 或 p53β-stop-lost 过表达细胞系的全转录组分析。除上述文件与标签信息外,源站未提供更细的样本数量、分组结构或具体基因层面内容。
【采集与来源】
数据集来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,作者为 Tom、van Wezel,发布时间为 Dec 12 202。数据通过 Bulk RNA 测序方式产生,研究对象为转导后过表达全长 p53β 或 p53β-stop-lost 的 HCT-116 与 MCF-7 细胞系。主题标签中的 GPL24676 指向所使用的测序平台,9606 指向人类物种。源站标题与描述均围绕上述细胞系的全转录组分析展开。关于样本采集、建库与测序的具体流程细节,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于研究 p53β 及其 stop-lost 形式在结直肠癌与乳腺癌细胞系中的转录组影响,可用于比较不同 p53β 过表达形式下的全转录组表达谱差异,也可作为高通量测序表达谱分析的教学与流程验证素材。由于涉及 HCT-116 与 MCF-7 两类细胞系,其适用方向与肿瘤 / 乳腺癌分类相符。具体分析目标与结论需结合数据文件内容确定,源站未提供预设的分析结论。
【使用方法】
使用时可先下载数据文件 GSE250000_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,以避免因字段解析或编码问题导致后续分析偏差。该文件为系列矩阵形式,适合作为表达谱汇总数据的入口。关于具体的分析流程、标准化方法与统计方案,源站未提供。
【质量与限制】
数据集仅包含 1 个文件,文件样例为 GSE250000_series_matrix.txt.gz。源站未提供关于数据质量评估、批次信息、重复数量或质控指标的说明。由于缺少样本层面的详细描述,使用时应先自行核对文件内容与字段含义。发布时间为 Dec 12 202,其余时间与版本信息源站未提供。
【引用与许可】
数据集作者为 Tom、van Wezel,来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。关于引用方式与许可条款,源站未提供。使用或再分发前应向来源站确认相关要求。
下载信息
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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。
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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=GSE250000
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
Whole-transcriptome analysis of full-lenght p53β or p53β-stop-lost-overexpression cell lines.
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