GSE337796:靶向ERO1α在三阴性乳腺癌中触发肿瘤免疫监视
该数据集来自NCBI GEO,标题为靶向ERO1α在三阴性乳腺癌中触发肿瘤免疫监视,属于肿瘤/乳腺癌分类。源站描述说明这是一个SuperSeries,由下方列出的SubSeries组成

基本信息
资源简介
GSE337796:靶向ERO1α在三阴性乳腺癌中触发肿瘤免疫监视
GSE337796 是一个来自 NCBI GEO 的基因表达数据集,英文标题为“Targeting ERO1α Triggers Tumor Immunosurveillance in Triple-Negative Breast Cancer”,中文可译为“靶向 ERO1α 在三阴性乳腺癌中触发肿瘤免疫监视”。该数据集归属于肿瘤/乳腺癌分类,由作者 Ester Zito 提交,发布时间为 202 年 7 月 7 日。从源站描述可知,它是一个 SuperSeries,由下方列出的若干 SubSeries 组成,主题涉及高通量测序的表达谱分析。数据集当前提供 1 个文件,样例文件名为 GSE337796_series_matrix.txt.gz,整体以 GZIP 压缩格式分发,适合围绕三阴性乳腺癌中 ERO1α 相关免疫监视机制开展表达层面的探索性分析。
【数据集背景】
该数据集聚焦三阴性乳腺癌这一肿瘤类型,标题指向 ERO1α 靶向与肿瘤免疫监视之间的关联。源站将其归入肿瘤/乳腺癌分类,说明其研究语境属于乳腺癌分子机制与免疫应答交叉的方向。作为 SuperSeries,它的组织方式是把若干 SubSeries 汇总在一个总条目之下,便于使用者从整体上定位同一研究主题下的多个子数据集。主题标签中包含“Expression profiling by high throughput sequencing”,表明数据来源于高通量测序的表达谱分析;同时出现的 GPL19057 与 10090 分别指向所用的芯片/测序平台标识与物种标识。作者信息仅给出 Ester Zito,发布时间记录为 Jul 07 202。
【数据内容】
数据集当前包含 1 个文件,样例为 GSE337796_series_matrix.txt.gz。从文件名判断,这是一个系列矩阵文件,通常用于汇总样本层面的表达信息。源站描述仅说明该 SuperSeries 由下方列出的 SubSeries 组成,未进一步展开每个 SubSeries 的具体样本数、分组设计或基因层面内容。主题标签中的高通量测序表达谱提示数据属于转录组表达量类型,但清单未提供具体的表达矩阵维度、样本数量或注释信息,因此这些细节源站未提供。
【采集与来源】
数据来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,即 NCBI GEO 数据库。数据集通过 GEO 的 SuperSeries 机制组织,源站描述明确其为 SuperSeries 并包含若干 SubSeries。平台与物种信息由主题标签给出:GPL19057 为平台编号,10090 为物种编号。作者为 Ester Zito,发布时间为 Jul 07 202。除上述信息外,样本采集地点、实验处理流程、测序策略细节等源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于三阴性乳腺癌中 ERO1α 相关免疫监视主题的表达谱探索,例如在转录组层面考察候选基因或通路的表达变化,或作为同一 SuperSeries 下 SubSeries 的入口进行汇总检索。由于主题标签指向高通量测序表达谱,使用者可将其用于表达层面的数据核对与初步分析。需要强调的是,具体的研究结论、差异基因列表或免疫监视相关指标均未在源站描述中给出,使用时应以实际下载的数据内容为准,不宜预先假定分析结果。
【使用方法】
使用时可先下载数据文件 GSE337796_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,以避免因编码或字段解析问题导致后续分析偏差。由于该数据集为 SuperSeries,若需更细粒度的样本信息,应结合源站列出的 SubSeries 一并查看。文件数量为 1,读取时应确认解压后的矩阵内容与预期一致。
【质量与限制】
当前可确认的信息有限:文件数量为 1,样例文件为系列矩阵压缩包,源站描述仅说明 SuperSeries 的组成关系。样本量、分组、测序深度、质控指标等均未提供,无法据此评估数据质量。使用时应注意 SuperSeries 与 SubSeries 的层级关系,避免把汇总条目误当作单一实验。此外,发布时间记录为“Jul 07 202”,年份信息不完整,引用时需以源站实际记录为准。
【引用与许可】
引用时应使用数据集英文名“GSE337796: Targeting ERO1α Triggers Tumor Immunosurveillance in Triple-Negative Breast Cancer”及来源站 ncbi.nlm.nih.gov,作者可标注为 Ester Zito。许可信息源站未提供,使用前应查阅 NCBI GEO 的相关使用条款。
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=GSE337796
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。




