HOXA13在Barrett食管病因及致癌潜能中的作用[KH2小鼠胚胎干细胞未分化样本]

Name: HOXA13在Barrett食管病因及致癌潜能中的作用[KH2小鼠胚胎干细胞未分化样本]
Creator: Erasmus MC
License: openSource

该数据集包含HOXA13基因在小鼠胚胎干细胞中的表达数据及在人类Barrett食管样本中的分析结果，涉及基因表达、细胞分化及启动子活性等多模态信息，主要用于研究HOXA13在Barrett食管病因学及向食管腺癌恶性转化过程中的作用机制，为消化道癌前病变的分子诊断和治疗提供潜在靶点。

Erasmus MC

干细胞与再生医学数据中心

2022-02-20 更新

小鼠胚胎干细胞转录组

HOXA13 in etiology and oncogenic potential of Barrett's esophagus [KH2 mESC non-differentiated]

基本信息

许可

openSource

创建/更新时间

2022-02-20

资源简介

HOXA13在Barrett食管病因及致癌潜能中的作用[KH2小鼠胚胎干细胞未分化样本]

【数据集背景】

本数据集源站标题为《HOXA13 in etiology and oncogenic potential of Barrett’s esophagus [KH2 mESC non diff]》。源站首次发布：2022-02-20。

【数据内容】

源站原始描述：Barrett’s esophagus in gastrointestinal reflux patients constitutes a columnar epithelium with distal characteristics, prone to progress to esophageal adenocarcinoma. HOX genes are known mediators of position-dependent morphology. Here we show HOX collinearity in the adult gut while Barrett’s esophagus shows high HOXA13 expression in stem cells and their progeny. HOXA13 overexpression appears sufficient to explain both the phenotype (through downregulation of the epidermal differentiation comple…

【主题与分类】

主题标签：小鼠、胚胎干细胞、转录组。

【获取与许可】

源站页面：http://data.iscr.ac.cn/Article?id=7a59c25bbfe0fcaca07c21ee2bb33b7f

使用许可：openSource。

规范引用：PMID: 34099670

原始链接

http://data.iscr.ac.cn/Article?id=7a59c25bbfe0fcaca07c21ee2bb33b7f

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源站：http://data.iscr.ac.cn/Article?id=7a59c25bbfe0fcaca07c21ee2bb33b7f

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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。

数据说明

本数据集研究HOXA13基因在Barrett食管（一种因胃食管反流导致的柱状上皮化生癌前病变）发生及恶性转化中的作用。数据集包含小鼠胚胎干细胞中HOXA13基因表达及调控的分子数据，通过实验模型和人类样本分析HOXA13表达对细胞竞争、分化及致癌潜能的影响。数据来源于基因表达实验、启动子报告基因小鼠模型及临床样本，主要研究方向为HOXA13在Barrett食管及食管腺癌发生发展中的分子机制，为理解消化道癌前病变的病因学提供依据。

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))