过表达miR-124-3p、miR-23b-3p或miR-218-5p的C-33A和CaSki细胞差异表达基因数据集
该数据集来自NCBI GEO,包含C-33A和CaSki宫颈癌细胞在转染miR-124-3p、miR-23b-3p或miR-218-5p模拟物后的RNA-seq转录组数据,用于识别差异表达基因及其调控的生物学过程与通路

基本信息
资源简介
过表达miR-124-3p、miR-23b-3p或miR-218-5p的C-33A和CaSki细胞差异表达基因数据集
Differentially Expressed Genes in C-33A and CaSki Cells Overexpressing miR-124-3p, miR-23b-3p, or miR-218-5p Modulate Processes and Pathways Involved in Cervical Cancer Progression
该数据集来自NCBI GEO,包含C-33A和CaSki宫颈癌细胞在转染miR-124-3p、miR-23b-3p或miR-218-5p模拟物后的RNA-seq转录组数据,用于识别差异表达基因及其调控的生物学过程与通路。数据以series matrix文件形式提供,可用于宫颈癌进展相关miRNA功能与转录组变化研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Oct 14 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):致癌miRNA和抑癌miRNA(tsmiRs)的异常表达参与宫颈癌(CC)的发生和进展。miR-124-3p、miR-23b-3p和miR-218-5p是调节癌基因的tsmiRs,这些癌基因调控与CC进展相关的细胞过程。本研究旨在探索过表达miR-124-3p、miR-23b-3p和miR-218-5p后C-33A和CaSki细胞的转录组变化,并鉴定差异表达基因(DEGs)调控的生物学过程(BPs)和通路。将100 nM的miR-124-3p、miR-23b-3p和miR-218-5p模拟物转染至C-33A和CaSki细胞,并使用RNA-seq分析转录组变化。采用Galaxy和R-Studio平台鉴定DEGs,通过DAVID平台鉴定DEGs调控的BPs和通路。转录变化揭示b
【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:GPL24676、9606。本站分类:肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE279412
【使用注意】
· 源站最后修改于 Nov 15 202,引用时请注意版本时效。
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
致癌microRNA和抑癌miRNA(tsmiRs)的异常表达参与宫颈癌(CC)的发生和进展。miR-124-3p、miR-23b-3p和miR-218-5p是调节癌基因的tsmiRs,这些癌基因调控与CC进展相关的细胞过程。本研究旨在探讨过表达miR-124-3p、miR-23b-3p和miR-218-5p后C-33A和CaSki细胞的转录组变化,并鉴定差异表达基因(DEGs)所调控的生物学过程(BPs)和通路。将100 nM的miR-124-3p、miR-23b-3p和miR-218-5p模拟物转染至C-33A和CaSki细胞,并使用RNA-seq分析转录组变化。采用Galaxy和R-Studio平台鉴定DEGs,同时通过DAVID平台鉴定DEGs调控的BPs和通路。转录变化揭示了细胞系与miRNA之间的差异和相似性。在C-33A细胞中,miR-124-3p和miR-218调控参与细胞周期和凋亡的直接和间接靶标。
在CaSki细胞中,凋亡和病毒致癌过程受miR-124-3p和miR-23b-3p直接或间接调控的基因所调节。这些tsmiRs表现出协同活性,调控多个转录本,这些转录本调节与CC进展相关的过程和通路,无论是否涉及HPV。这些发现表明,miR-124-3p、miR-23b-3p和miR-218-5p可能代表CC治疗的有前景的治疗选择。
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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