Mec-1细胞慢性沉默HIF-1a后的基因表达谱
该数据集为GSE77173，来源于NCBI，包含Mec-1细胞在慢性沉默HIF-1a后的基因表达谱数据，采用表达谱芯片（GPL6884平台）检测，物种为人类（9606）
基本信息
资源简介
Mec-1细胞慢性沉默HIF-1a后的基因表达谱
GSE77173 是一个来自 NCBI 的基因表达谱数据集，主题为 Mec-1 细胞在慢性沉默 HIF-1a 后的基因表达变化。该数据集归类于肿瘤 / 白血病方向，采用表达谱芯片（GPL6884 平台）检测人类（物种编号 9606）样本，旨在服务于慢性淋巴细胞白血病（CLL）发病机制中转录因子 HIF-1a 功能的研究。数据集包含 1 个文件，样例文件名为 GSE77173_series_matrix.txt.gz，由 Rosa、Bernardi 发布，发布时间为 Jan 25 201。整体而言，该数据集为研究 HIF-1a 在 CLL 中的作用提供了直接的基因表达层面数据资源。
【数据集背景】
该实验是在一项旨在识别转录因子 HIF-1a 在慢性淋巴细胞白血病（CLL）发病机制中功能的研究背景下开展的。研究关注的核心问题是 HIF-1a 这一转录因子在 CLL 病理过程中的作用，通过慢性沉默 HIF-1a 的方式在 Mec-1 细胞中观察基因表达谱的变化，从而为理解该转录因子与白血病发生发展之间的关系提供表达层面的证据。
【数据内容】
数据集包含 Mec-1 细胞在慢性沉默 HIF-1a 后的基因表达谱数据，采用表达谱芯片（GPL6884 平台）进行检测，物种为人类（9606）。数据集文件数量为 1，样例文件为 GSE77173_series_matrix.txt.gz，属于 GZIP 压缩格式。主题标签包括 Expression profiling by array、GPL6884 和 9606，分别对应表达谱芯片检测方式、芯片平台和人类物种。
【采集与来源】
该数据集来源于 NCBI（ncbi.nlm.nih.gov），源站标题为 Gene expression profiling of Mec-1 cells upon chronic silencing of HIF-1a。数据由 Rosa、Bernardi 发布，发布时间为 Jan 25 201。数据集的英文名称为 GSE77173: Gene expression profiling of Mec-1 cells upon chronic silencing of HIF-1a。本站将其分类为肿瘤 / 白血病。
【适用场景】
该数据集适用于与慢性淋巴细胞白血病（CLL）发病机制相关的研究，特别是围绕转录因子 HIF-1a 功能展开的表达谱分析。由于数据为 Mec-1 细胞在慢性沉默 HIF-1a 后的基因表达谱，可用于比较沉默前后基因表达差异、探索 HIF-1a 下游或相关基因的表达变化，以及作为白血病表达谱研究中的参考数据。检测平台为表达谱芯片（GPL6884），物种为人类，适合在人类基因表达研究背景下使用。
【使用方法】
使用时可先下载数据文件 GSE77173_series_matrix.txt.gz，按文件格式以 GZIP 压缩包方式读取。建议先在小样本上核对字段与编码，确认无误后再批量接入，以保证后续分析的准确性和一致性。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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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。
暂未开放公开下载
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。
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使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE77173
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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
本实验是在一项旨在识别转录因子HIF-1a在慢性淋巴细胞白血病(CLL)发病机制中的功能的研究背景下进行的。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
