Caki-1透明细胞肾细胞癌VGLL4过表达与野生型对照的RNA-seq

该数据集为Caki-1透明细胞肾细胞癌细胞中VGLL4过表达与野生型对照的RNA-seq数据,每组3个独立生物学重复,共6个样本,采用Illumina NovaSeq X Plus平台进行双端测序(2×150 bp)

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基因组回归GPL342849606
GSE348814: RNA-seq of Caki-1 clear cell renal cell carcinoma cells with VGLL4 overexpression versus wild-type controls

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

Caki-1透明细胞肾细胞癌VGLL4过表达与野生型对照的RNA-seq

RNA-seq of Caki-1 clear cell renal cell carcinoma cells with VGLL4 overexpression versus wild-type controls

该数据集为Caki-1透明细胞肾细胞癌细胞中VGLL4过表达与野生型对照的RNA-seq数据,每组3个独立生物学重复,共6个样本,采用Illumina NovaSeq X Plus平台进行双端测序(2×150 bp)。数据包含基因水平read count和FPKM表达矩阵,差异表达分析使用DESeq2并以Benjamini–Hochberg FDR校正,以|log2FoldChange|>1且FDR校正q值<0.05为差异表达基因标准。可用于研究VGLL4过表达在ccRCC中的下游转录组效应及差异表达基因分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Vestigial-like家族成员4(VGLL4)在多种癌症中被认为具有肿瘤抑制作用,但其在透明细胞肾细胞癌(ccRCC)中的下游转录组效应仍不完全清楚。在本研究中,我们进行了mRNA测序(RNA-seq),以分析在人ccRCC细胞系Caki-1中由VGLL4过表达诱导的转录变化。对VGLL4过表达细胞和野生型对照进行分析,每组三个独立生物学重复(每组n = 3;总计n = 6)。在Illumina NovaSeq X Plus平台上进行双端测序(2 × 150 bp)。使用DESeq2进行差异表达分析,并采用Benjamini–Hochberg FDR校正;将|log2FoldChange| > 1且FDR校正q值 < 0.05的基因视为差异表达。处理后数据文件包括基因水平read count和FPKM表达矩阵,以

【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:GPL34284、9606。本站分类:肿瘤/肾癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE348814

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 03 202,引用时请注意版本时效。

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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

Vestigial样家族成员4(VGLL4)被认为在多种癌症中具有抑瘤作用,但其在透明细胞肾细胞癌(ccRCC)中的下游转录组效应仍未完全明确。在本研究中,我们采用mRNA测序(RNA-seq)对人ccRCC细胞系Caki-1中VGLL4过表达所诱导的转录变化进行了分析。对VGLL4过表达细胞和野生型对照进行分析,每组设三个独立生物学重复(每组n = 3;总计n = 6)。在Illumina NovaSeq X Plus平台上进行双端测序(2 × 150 bp)。使用DESeq2进行差异表达分析,并采用Benjamini–Hochberg FDR校正;将|log2FoldChange| > 1且FDR校正q值 < 0.05的基因视为差异表达基因。处理后数据文件包括基因水平读取计数和FPKM表达矩阵,以及差异表达结果。

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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