转录组分析鉴定宫颈癌中HPV16相关EIF4A3-circRNA调控网络

该数据集来自 Mendeley Data,支撑一项通过整合转录组方法研究 HPV16 相关 circRNA、其潜在反式作用因子及调控网络的研究

Mendeley DataMendeley Data
datacite
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基因组分类TranscriptomicsCircular RNA
Transcriptomic analysis identifies an HPV16-associated EIF4A3-circRNA regulatory network in cervical cancer

基本信息

模态
基因组
大小
0.101579584 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

转录组分析鉴定宫颈癌中HPV16相关EIF4A3-circRNA调控网络

Transcriptomic analysis identifies an HPV16-associated EIF4A3-circRNA regulatory network in cervical cancer

该数据集来自 Mendeley Data,支撑一项通过整合转录组方法研究 HPV16 相关 circRNA、其潜在反式作用因子及调控网络的研究。数据取自 GEO 数据库四个公开 RNA 测序数据集(GSE206224、GSE147009、GSE169057、GSE173112),用于探究 HPV16 阳性宫颈癌中的 circRNA 表达谱。内容涵盖 circRNA 注释、差异表达 circRNA 分析结果、HR-HPV 比对结果、EIF4A3 启动子区转录因子结合位点分析及下游生物信息学分析,可用于宫颈癌 circRNA 调控机制研究(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集支撑一项通过整合转录组方法研究 HPV16 相关 circRNA、其潜在反式作用因子及调控网络的研究。从 Gene Expression Omnibus (GEO) 数据库获取四个公开可用的 RNA 测序 (RNA-seq) 数据集(GSE206224、GSE147009、GSE169057 和 GSE173112),以研究 HPV16 阳性宫颈癌中的 circRNA 表达谱。该数据集包括 circRNA 注释、差异表达 circRNA 分析结果、HR-HPV 比对结果、EIF4A3 启动子区的转录因子结合位点分析以及研究中使用的下游生物信息学分析。

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics、Circular RNA。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/b5g3s7gk4r

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源站:https://doi.org/10.17632/b5g3s7gk4r

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。

数据集大小约 101.6 MB。

数据说明

该数据集支持通过整合转录组学方法研究HPV16相关的circRNA、其潜在的反式作用因子及调控网络。从基因表达综合数据库(GEO)获取了四个公开可用的RNA测序(RNA-seq)数据集(GSE206224、GSE147009、GSE169057和GSE173112),用于研究HPV16阳性宫颈癌中的circRNA表达谱。该数据集包括circRNA注释、差异表达circRNA分析结果、高危型HPV比对结果、EIF4A3启动子区域的转录因子结合位点分析,以及研究中使用的下游生物信息学分析。

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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