PRJNA1512419:MCF-7乳腺癌细胞中UBE2C敲低与过表达的转录组分析

BioProject 汇集与单一计划相关的生物数据,来自单一组织或联盟;其记录为用户提供单一入口,以查找该项目生成的多种数据类型(来源 NCBI)

sra
浏览 18
基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1512419: Transcriptomic profiling of UBE2C depletion and overexpression in MCF-7 breast cancer cells

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA1512419:MCF-7乳腺癌细胞中UBE2C敲低与过表达的转录组分析

Transcriptomic profiling of UBE2C depletion and ov... (ID 1512419) - BioProject - NCBI

NCBI BioProject(ID 1512419)标题为“Transcriptomic profiling of UBE2C depletion and ov...”,标签为转录组或基因表达。BioProject 汇集与单一计划相关的生物数据,来自单一组织或联盟;其记录为用户提供单一入口,以查找该项目生成的多种数据类型(来源 NCBI)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):BioProject 是与单一研究计划相关的一组生物学数据,源自单一机构或一个联盟。BioProject 记录为用户提供了一个统一入口,以便找到指向该项目所生成的各种数据类型的链接。

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1512419

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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。

免费样本无法满足模型训练要求?千方提供经三甲医院脱敏、带病理回证与专家标注的商业级专病数据集。

使用方式

数据集获取

源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1512419

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

本研究探讨了MCF-7人乳腺癌细胞中与UBE2C缺失和UBE2C过表达均相关的转录组变化。研究包括两组独立的bulk RNA测序比较:一个CRISPR/Cas9来源的UBE2C缺失克隆及其相应的sgCtrl克隆,以及UBE2C过表达细胞及其匹配的载体对照。对于每种条件,均从三份分别培养的细胞制备物中独立提取总RNA,并在RNA提取后、文库制备前将其合并,从而每种条件获得一个合并的RNA-seq文库。因此,这四个合并文库代表两组独立的UBE2C扰动比较,而非独立测序的生物学重复。这些数据集旨在表征与UBE2C表达缺失和获得相关的转录程序,并支持后续靶向实验验证。

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。