GSE186599_TULIPS_室管膜瘤多组学数据集
该数据集是一个整合Hi-C染色质构象和RNA-seq转录组数据的多组学室管膜瘤研究资源，包含染色质三维空间结构、基因表达谱等多模态生物学数据，主要用于探究室管膜瘤的分子发病机制、染色质结构与基因表达调控的关联，为肿瘤生物学基础研究和临床精准治疗策略开发提供关键数据支撑。
基本信息
资源简介
GSE186599_TULIPS_室管膜瘤多组学数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《GSE186599_TULIPS_Ependymoma》。源站首次发布：2026-03-30。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset provides a comprehensive multi-omics resource for studying ependymoma, integrating chromatin architecture (Hi-C), transcriptomics (RNA-seq), and DNA methylation annotation (Illumina 450K platform). The dataset is derived from GSE186599 and associated GEO resources, and includes processed outputs from multiple computational pipelines such as chromatin loop detection (HiCCUPS, Mustache, Chromosight), TAD boundary identification, insulation score calculation, and transcript quantificat…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 1.16 GB。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/neetuaashi/gse186599-tulips-ependymoma
使用许可：Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)。
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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。
使用方式
数据集获取
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("neetuaashi/gse186599-tulips-ependymoma")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d neetuaashi/gse186599-tulips-ependymoma
unzip gse186599-tulips-ependymoma.zip -d gse186599-tulips-ependymoma/
数据说明
这是一个针对室管膜瘤的多组学数据集，整合了Hi-C染色质构象、RNA-seq转录组等多维度数据。数据集通过实验测序技术构建，包含染色质三维结构、基因表达谱等生物学信息。该数据集主要用于研究室管膜瘤的分子机制、染色质结构与基因调控的关系，为肿瘤生物学研究和精准医疗提供数据支持。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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