小鼠4T1细胞FGFR2敲除的Bulk RNA-seq

该数据集为小鼠4T1乳腺癌细胞在FGFR2敲除条件下的Bulk RNA-seq表达谱数据,来源于NCBI GEO,包含1个series matrix文件

geo
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基因组回归GPL1905710090
GSE310155: Bulk RNA-seq of mouse 4T1 cells with FGFR2 KO

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

小鼠4T1细胞FGFR2敲除的Bulk RNA-seq

GSE310155 是一个来自 NCBI GEO 的小鼠乳腺癌转录组数据集,全称为 Bulk RNA-seq of mouse 4T1 cells with FGFR2 KO。该数据集聚焦于小鼠 4T1 乳腺癌细胞在 FGFR2 基因敲除条件下的基因表达情况,采用高通量测序的表达谱分析策略,属于肿瘤尤其是乳腺癌研究领域。数据集目前提供 1 个文件,即 GSE310155_series_matrix.txt.gz,以 GZIP 压缩格式分发。整体而言,该资源可用于了解 FGFR2 缺失对 4T1 细胞转录组的影响,并为乳腺癌转移与细胞状态相关研究提供表达谱层面的参考数据。

【数据集背景】

该数据集所关注的核心问题来自肿瘤生物学中对侵袭性细胞状态及其分子基础的认识需求。根据源站描述,理解大转移灶中侵袭性细胞状态的表型特征及其分子机制是癌症生物学的一个关键问题。该研究报道了乳腺癌转移灶的细胞组成,并揭示这些恶性细胞呈现出与管状器官胚胎发育相关的基因表达谱。在此背景下,GSE310155 以小鼠 4T1 乳腺癌细胞为对象,通过 FGFR2 敲除来考察基因表达层面的变化,属于乳腺癌细胞状态与分子调控研究的一部分。

【数据内容】

该数据集为 Bulk RNA-seq 表达谱数据,研究对象为小鼠 4T1 细胞,实验条件涉及 FGFR2 敲除。数据以 series matrix 文件形式提供,文件名为 GSE310155_series_matrix.txt.gz,文件数量为 1。主题标签包括 Expression profiling by high throughput sequencing、GPL19057 和 10090,分别指向高通量测序表达谱、所用平台以及小鼠这一物种分类。数据集分类归入肿瘤 / 乳腺癌方向。除上述信息外,源站未提供更详细的样本数量、分组结构、测序深度或表达矩阵的具体字段说明。

【采集与来源】

该数据集来源于 NCBI GEO,来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。作者为 Robin 和 Caire,发布时间为 Nov 17 202。数据通过高通量测序方式获取,平台标识为 GPL19057,物种标识为 10090,对应小鼠。数据集标题与英文名称一致,均为 Bulk RNA-seq of mouse 4T1 cells with FGFR2 KO。关于具体的建库方法、测序仪器、 reads 长度、生物学重复数目以及处理流程,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于乳腺癌细胞转录组研究,尤其是围绕 FGFR2 敲除对小鼠 4T1 细胞基因表达影响的探索。可用于比较 FGFR2 缺失与对照条件下的表达差异,辅助识别与管状器官胚胎发育相关的表达特征,也可作为乳腺癌转移细胞状态研究的参考数据。此外,该数据可用于高通量测序表达谱的二次分析、候选基因筛选以及与其他乳腺癌转录组数据集的整合探索。由于数据为 bulk 水平,不适用于单细胞分辨率下的细胞异质性分析。

【使用方法】

使用该数据集时,可先下载 GSE310155_series_matrix.txt.gz 文件。该文件为 GZIP 压缩包,需按对应格式读取。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分析流程。由于当前仅提供 series matrix 文件,使用时应关注其包含的样本信息与表达值组织方式,并结合平台标识 GPL19057 与物种标识 10090 进行注释匹配。若需进行差异表达或功能富集分析,应在确认数据完整性和分组信息后再开展。

【质量与限制】

该数据集目前仅包含 1 个文件,即 GSE310155_series_matrix.txt.gz,未提供原始测序 reads 或更细粒度的中间文件。样本数量、重复设置、测序质量指标、比对率、表达定量方法及标准化处理等信息,源站未提供。由于是 bulk RNA-seq,结果反映的是细胞群体平均水平,无法直接解析单细胞层面的异质性。此外,发布时间显示为 Nov 17 202,年份信息不完整,可能影响对数据时效性的判断。使用前应自行评估数据质量与适用性。

【引用与许可】

该数据集的作者为 Robin 和 Caire,来源站为 NCBI GEO。关于具体的引用格式、发表文献、数据许可条款以及使用限制,源站未提供。使用者在发表相关成果时,应按照 NCBI GEO 的通用要求进行引用,并自行核实是否存在额外的许可或使用条件。

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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=GSE310155

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

癌症生物学的一个关键问题是理解大转移灶中侵袭性细胞状态的表型特征及其分子基础。本文报道了乳腺癌转移灶的细胞组成,揭示这些恶性细胞展现出与管状器官胚胎发育相关的基因表达谱。

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

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