PMA处理人红白血病细胞时间依赖性基因表达数据

该数据集来自NCBI GEO,收录了人红白血病细胞系K562在PMA处理后的时间依赖性基因表达谱。使用Illumina HumanRef-8 Expression Beadchip芯片,覆盖约24000个转录本,在8个时间点取样,每个时间点做两次重复实验,共报告两个独立实验的原始数据

geo
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基因组回归Expression profiling by arrayGPL27009606
GSE12736: Gene expression data from human erythroleukemic cells in a time dependent manner after PMA treatment

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

PMA处理人红白血病细胞时间依赖性基因表达数据

Gene expression data from human erythroleukemic cells in a time dependent manner after PMA treatment

该数据集来自NCBI GEO,收录了人红白血病细胞系K562在PMA处理后的时间依赖性基因表达谱。使用Illumina HumanRef-8 Expression Beadchip芯片,覆盖约24000个转录本,在8个时间点取样,每个时间点做两次重复实验,共报告两个独立实验的原始数据。经检测p值筛选后,23920个探针中约14000个探针被保留,并对每个数据集在8个时间点按平均表达值进行分位数归一化。数据可用于研究巨核细胞分化过程中的基因表达动态与调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 11 200。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):巨核细胞分化的分子调控机制目前了解甚少。我们利用可部分重现该过程、响应佛波醇12-肉豆蔻酸酯13-乙酸酯(PMA)的髓系白血病细胞系K562,使用Illumina HumanRef-8 Expression Beadchip进行基于微阵列的基因表达谱分析,以鉴定在巨核细胞生成中发挥重要作用的基因。时间过程微阵列数据在8个时间点获得。Illumina HumanRef-8 Expression Beadchip每张芯片约有超过24000个转录本。每个时间点进行重复实验。在此,我们报告了两个独立实验的原始数据。微阵列数据分析后,选择具有显著检测p值的基因,从总共23920个探针中产生约14000个探针。使用平均表达值对每个数据集在8个时间点进行分位数归一化。K-m

【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:Expression profiling by array、GPL2700、9606。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE12736

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 20 201,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE12736

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  2. 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。

数据说明

巨核细胞分化的分子调控机制尚不明确。我们利用可部分重现该过程的人髓系白血病细胞系K562,在佛波醇12-肉豆蔻酸酯13-乙酸酯(PMA)刺激下,采用Illumina HumanRef-8 Expression Beadchip进行基于微阵列的基因表达谱分析,以鉴定在巨核细胞生成中发挥重要作用的基因。我们在8个时间点获取了时间过程微阵列数据。Illumina HumanRef-8 Expression Beadchip每张芯片包含约超过24,000个转录本。每个时间点均进行重复实验。在此,我们报告了两次独立实验的原始数据。微阵列数据分析后,通过筛选具有显著检测p值的基因,从总共23,920个探针中得到约14,000个探针。使用平均表达值对8个时间点的每个数据集进行分位数归一化。采用K均值聚类方法(k=12)根据特征性时间模式对这些探针进行分类。我们筛选了以时间依赖性方式显示倍数变化的转录因子,以研究与巨核细胞生成相关的基因。

最后,我们可以提出,属于AP1转录因子Fos家族的FosB与巨核细胞生成有关。

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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