Pin1通过抑制转座元件介导纤维化乳腺癌免疫逃逸
该数据集为GSE294975 SuperSeries,标题为Pin1通过抑制转座元件介导纤维化乳腺癌免疫逃逸,来源为NCBI GEO

基本信息
资源简介
Pin1通过抑制转座元件介导纤维化乳腺癌免疫逃逸
GSE294975 是一个来自 NCBI GEO 的 SuperSeries 数据集,标题为“Pin1 mediates immune evasion in fibrotic breast cancers via suppression of Transposable Elements”,中文可译为“Pin1 通过抑制转座元件介导纤维化乳腺癌的免疫逃逸”。该数据集归属于肿瘤/乳腺癌分类,围绕 Pin1 与转座元件抑制及纤维化乳腺癌免疫逃逸之间的关系组织数据。其源站描述说明该 SuperSeries 由若干 SubSeries 组成,数据集本身以系列矩阵文件形式提供,共 1 个文件,样例文件名为 GSE294975_series_matrix.txt.gz。主题标签涉及高通量测序的基因组结合/占据谱分析,物种标签为 9606(人类),平台关联 GPL24247。以下依据可获得的信息对该数据集作分段介绍。
【数据集背景】
该数据集的研究主题聚焦于纤维化乳腺癌中的免疫逃逸机制。标题明确指出 Pin1 通过抑制转座元件(Transposable Elements)来介导免疫逃逸,说明该数据集服务于这一生物学问题的数据支撑。数据集所属分类为肿瘤/乳腺癌,物种为人类(9606),表明其研究对象是人类乳腺癌相关样本。源站将该数据集组织为 SuperSeries,即由多个 SubSeries 汇总而成,便于围绕同一研究主题整合不同类型或不同批次的数据。作者信息记录为 Silvano、Piazza,发布时间为 Apr 17 202(源站记录如此)。关于研究的具体实验设计、样本数量、分组方案与生物学重复等信息,源站未提供。
【数据内容】
该数据集以系列矩阵文件为核心交付内容,文件数量为 1,样例文件为 GSE294975_series_matrix.txt.gz,采用 GZIP 压缩格式。系列矩阵文件通常用于汇总表达或信号强度等数值型数据及其样本注释,但该数据集矩阵中具体包含哪些字段、多少行多少列、注释信息如何组织,源站未提供。主题标签显示涉及“Genome binding/occupancy profiling by high throughput sequencing”,即高通量测序的基因组结合/占据谱分析,提示数据可能与蛋白—DNA 结合位点或基因组占据情况相关;平台关联为 GPL24247。由于该数据集为 SuperSeries,其组成 SubSeries 的具体列表、各自的数据类型与文件构成,源站描述仅说明“由下列 SubSeries 组成”,未给出进一步明细。
【采集与来源】
数据来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,即 NCBI GEO 数据库。数据集以 GSE294975 编号登记,源站标题与数据集英文名一致。作者记录为 Silvano、Piazza,发布时间为 Apr 17 202。物种标签为 9606,平台标签为 GPL24247。关于样本采集地点、伦理审批、测序平台型号、测序策略、试剂与流程等具体采集细节,源站未提供。
【适用场景】
基于标题与分类,该数据集可用于围绕纤维化乳腺癌免疫逃逸与转座元件调控的研究场景,例如考察 Pin1 相关基因组结合/占据特征,或作为该研究主题的公共数据资源用于方法验证与对照参考。由于主题标签属于高通量测序的基因组结合/占据谱分析,其典型用途包括结合位点识别、基因组占据模式比较等通用分析方向;但该数据集是否适合某一具体分析,需以实际数据内容为准。关于该数据集在具体疾病分型、临床关联或药物响应研究中的适用性,源站未提供。
【使用方法】
使用时可先下载数据文件 GSE294975_series_matrix.txt.gz,按 GZIP 压缩包格式解压与读取。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,以避免因字段含义或编码差异导致解析错误。对于 SuperSeries,通常还需结合其 SubSeries 获取更细粒度的数据,但本数据集所含 SubSeries 的具体清单与获取方式,源站未提供。分析时应结合平台 GPL24247 的注释信息理解数据含义;平台注释的具体内容,源站未提供。
【质量与限制】
该数据集文件数量为 1,且为 SuperSeries 的汇总矩阵,可能不包含各 SubSeries 的全部原始或处理中间数据,使用前应确认数据粒度是否满足分析需求。发布时间记录为 Apr 17 202,年份信息不完整,可能影响对数据时效性的判断。样本量、重复数、质控指标、归一化方法等质量相关信息,源站未提供。主题标签与平台信息有限,无法据此评估数据的技术偏差或批次效应。总体而言,使用该数据集时应以实际下载文件的内容为准,并在分析前进行必要的字段核对与质量检查。
【引用与许可】
该数据集的作者记录为 Silvano、Piazza,来源为 NCBI GEO(ncbi.nlm.nih.gov),编号 GSE294975。使用时应遵循 NCBI GEO 的通用数据使用与引用规范,并在发表成果时引用该数据集及其关联研究。关于该数据集的具体许可条款、使用限制以及配套论文的完整 citation 信息,源站未提供。
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。
使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE294975
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
This SuperSeries is composed of the SubSeries listed below.
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。




