HCT116 USP22 敲低细胞的 mRNA-seq
数据内容为 HCT116 细胞中 USP22 敲低后的 mRNA-seq 表达谱,属于肿瘤/结肠癌方向。可用于分析 USP22 敲低引起的转录组差异表达变化,支持差异表达分析与基因功能研究(来源 ebi.ac.uk)

基本信息
资源简介
HCT116 USP22 敲低细胞的 mRNA-seq
E-MTAB-7393 是一项以人类结肠癌细胞系 HCT116 为对象、针对 USP22 基因敲低后转录组变化开展的 mRNA-seq 表达谱数据集,归属于肿瘤/结肠癌方向,来源为 ebi.ac.uk。该数据集属于 Expression Atlas 中的差异表达实验,物种为 Homo sapiens,主题标签为 Differential。整体而言,该数据集记录了 HCT116 细胞在 USP22 敲低条件下的 mRNA 测序表达信息,可用于观察敲低处理带来的转录组差异表达变化,为差异表达分析与基因功能研究提供数据支持。
【数据集背景】
该数据集聚焦于结肠癌相关细胞模型中的基因功能研究。USP22 是实验中的敲低靶基因,实验以 HCT116 细胞为背景材料,通过 mRNA-seq 获取敲低后的表达谱。数据集在来源站被归入 Expression Atlas 的差异表达实验类别,主题标签为 Differential,说明其设计目的与比较不同条件下的基因表达差异相关。物种信息明确为 Homo sapiens,分类方向为肿瘤/结肠癌。
【数据内容】
数据内容为 HCT116 细胞中 USP22 敲低后的 mRNA-seq 表达谱。该表达谱反映的是转录组层面的 mRNA 测序结果,可用于分析 USP22 敲低引起的转录组差异表达变化。数据集的主题标签为 Differential,表明其内容组织围绕差异表达展开。除上述信息外,关于样本数量、测序平台、读长、重复设置等具体技术细节,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 ebi.ac.uk,在来源站被描述为 Expression Atlas experiment (Differential),物种为 Homo sapiens,实验材料为 HCT116 细胞,实验处理为 USP22 敲低,检测方法为 mRNA-seq。数据集英文名为 E-MTAB-7393: mRNA-seq of HCT116 USP22 knockdown cells。关于样本采集流程、文库构建方法、测序仪器型号与测序深度等信息,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于分析 USP22 敲低引起的转录组差异表达变化,支持差异表达分析与基因功能研究。在肿瘤/结肠癌方向的研究中,可将其作为 HCT116 细胞中 USP22 功能相关转录组变化的参考数据,用于比较敲低条件与对照条件下的表达差异,进而辅助筛选受 USP22 影响的候选基因或通路。需要说明的是,具体分析目标与适用范围应结合研究设计确定,源站未提供更细化的应用说明。
【使用方法】
使用时可围绕差异表达分析展开,即基于该 mRNA-seq 表达谱考察 USP22 敲低所带来的转录组变化。由于数据集属于 Expression Atlas 的差异表达实验,使用者可按差异表达实验的常规思路组织分析流程。关于数据下载方式、文件格式、处理流程与标准化方法等操作细节,源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为来源站收录的 Expression Atlas 差异表达实验,物种与细胞模型信息明确。关于数据质量评估指标、批次效应、重复一致性、测序质量等具体质量信息,源站未提供。使用时应注意到,该数据仅涉及 HCT116 细胞与 USP22 敲低这一特定实验设置,结论外推需谨慎;其他限制信息源站未提供。
【引用与许可】
该数据集来源为 ebi.ac.uk,英文名为 E-MTAB-7393: mRNA-seq of HCT116 USP22 knockdown cells。关于引用方式、许可条款与使用限制,源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://ebi.ac.uk/gxa/experiments/E-MTAB-7393
标准获取流程:
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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- 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
Expression Atlas experiment (Differential). Species: Homo sapiens. mRNA-seq of HCT116 USP22 knockdown cells
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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