原发与转移性乳腺癌细胞线性RNA图谱综合分析
研究通过芯片分析，比较源自原发肿瘤的乳腺癌细胞系与源自两个不同转移部位的细胞系之间差异表达的 mRNA 和 lncRNA，用于刻画原发与转移性乳腺癌细胞的线性 RNA 表达格局
基本信息
资源简介
原发与转移性乳腺癌细胞线性RNA图谱综合分析
Comprehensive profiling of linear RNA landscapes in primary and metastatic breast cancer cells
该数据集来自 NCBI GEO，标题为 Comprehensive profiling of linear RNA landscapes in primary and metastatic breast cancer cells，包含 1 个文件 GSE302028_series_matrix.txt.gz。研究通过芯片分析，比较源自原发肿瘤的乳腺癌细胞系与源自两个不同转移部位的细胞系之间差异表达的 mRNA 和 lncRNA，用于刻画原发与转移性乳腺癌细胞的线性 RNA 表达格局。数据可支持差异表达分析、原发与转移样本的分类判别，以及乳腺癌转移相关 mRNA 和 lncRNA 的筛选研究（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Jul 08 202。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：采用芯片分析，鉴定源自原发肿瘤的乳腺癌细胞系与源自两个不同转移部位的细胞系之间差异表达的 mRNA 和 lncRNA。
【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：Expression profiling by array、GPL26963、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=GSE302028
【使用注意】
· 源站最后修改于 May 23 202，引用时请注意版本时效。
下载信息
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源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE302028
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
采用微阵列分析技术，旨在识别源自原发性肿瘤的乳腺癌细胞系与源自两个不同转移部位的细胞系之间差异表达的mRNA和lncRNA。
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。
