Mn掺杂ZIF-67纳米平台共递送阿魏酸乙酯诱导铁死亡-凋亡协同治疗乳腺癌的转录组数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.57760/sciencedb.42103

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

该数据集来源于一项研究，该研究探讨了锰掺杂ZIF-67纳米平台（Mn-ZIF-67@EF）通过协同诱导铁死亡和凋亡用于乳腺癌治疗。我们进行了RNA-seq，以分析不同处理条件下小鼠乳腺癌细胞（4T1细胞）的转录组图谱。实验设计包括以下分组：对照组、单独EF组、单独Mn-ZIF-67组和Mn-ZIF-67@EF联合处理组，每组三个生物学重复。该数据集包括：差异表达分析（GO_Circlize.xlsx）：包含所有基因的baseMean、log2FoldChange、p值、校正后p值及显著性标记（Sig）。GO富集分析（GSEA_GO_BP-Ridge.xlsx、GSEA_GO_CC-Ridge.xlsx、GSEA_GO_MF-Ridge.xlsx）：涵盖生物学过程（BP）、细胞组分（CC）和分子功能（MF）本体。KEGG通路富集分析（KEGG_Class_.xlsx）：包括每条通路的背景计数、候选计数、富集基因列表、P值和Q值。热图数据（Heatmap_Top100_Symbols.xlsx）：提供所有样本中前100个差异表达基因的原始计数，用于可视化基因表达模式。

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。