PRJNA1390462:MOLM13细胞中PDE5A过表达与敲低的RNA-seq分析
该数据集为来源于NCBI的RNA测序数据,针对人急性髓系白血病细胞系MOLM13,在PDE5A过表达或敲低及其相应对照条件下开展转录组测序,每种条件包含三个独立生物学重复

基本信息
资源简介
PRJNA1390462:MOLM13细胞中PDE5A过表达与敲低的RNA-seq分析
PRJNA1390462 是一项针对人急性髓系白血病细胞系 MOLM13 的 RNA 测序研究,围绕 PDE5A 基因表达改变展开。研究者对 MOLM13 细胞分别实施 PDE5A 过表达和敲低处理,并设置相应的对照组,每种条件均包含三个独立生物学重复。由此产生的转录组测序数据可用于考察 PDE5A 扰动后 AML 细胞中基因表达的变化,为相关研究提供数据资源。该数据集归属于肿瘤/白血病分类,主题标签为原始序列读段(Raw sequence reads),来源为 NCBI。
【数据集背景】
急性髓系白血病(AML)是髓系造血细胞的恶性疾病,细胞系模型是研究其分子机制与候选基因功能的常用工具。MOLM13 是本研究采用的细胞模型。PDE5A 是本数据集中被扰动表达的基因,研究通过过表达与敲低两种方向的操作改变其表达水平,以观察转录组层面的响应。该数据集即在这一背景下产生,属于以细胞系为对象的 RNA 测序分析项目。
【数据内容】
数据集的核心内容是 RNA 测序产生的原始序列读段,主题标签明确指向 Raw sequence reads。实验设计覆盖两类扰动:PDE5A 过表达及其对照、PDE5A 敲低及其对照,每种条件设置三个独立生物学重复。数据所反映的是上述条件下 MOLM13 细胞的转录组测序结果,可用于比较不同 PDE5A 表达状态之间的基因表达差异。除上述实验分组与重复设置外,源站未提供关于测序平台、读长、数据量等更细的技术参数。
【采集与来源】
数据来源于 NCBI(ncbi.nlm.nih.gov),项目编号为 PRJNA1390462。样本材料为人急性髓系白血病细胞系 MOLM13,经 PDE5A 过表达或敲低处理并配以相应对照。源站描述表明,该项目的目的是提供一份可用于探索 PDE5A 扰动相关基因表达变化的转录组数据资源。关于样本采集时间、处理细节、建库流程等信息,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于与 PDE5A 相关的转录组分析场景,例如比较过表达与对照、敲低与对照之间的差异表达基因,考察 PDE5A 表达水平变化对 AML 细胞基因表达谱的影响,或作为白血病细胞系转录组研究的参考数据。由于包含三个独立生物学重复,可用于支持具有一定统计基础的组间比较分析。具体分析方向应结合研究者自身问题确定,源站未提供特定分析结论。
【使用方法】
使用时可依据项目编号从 NCBI 获取原始序列读段,并按过表达、敲低及各自对照的分组信息组织样本,利用重复结构开展组间差异分析。分析前需完成读段质控、比对与表达定量等常规转录组处理步骤;这些步骤属于通用流程,源站未提供针对本数据集的具体处理参数或推荐工具。
【质量与限制】
该数据集每种条件设置三个独立生物学重复,具备基本的重复性设计。需要说明的是,数据基于 MOLM13 细胞系,属于体外模型,其结果不能直接等同于临床样本或体内情况。此外,源站未提供测序深度、数据质量评估指标、批次信息及验证实验结果,使用者在解释结果时应予以考虑。
【引用与许可】
数据来自 NCBI,项目编号为 PRJNA1390462。关于引用方式与使用许可的具体条款,源站未提供。
下载信息
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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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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1390462
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
本项目展示了由人急性髓系白血病细胞系MOLM13生成的RNA测序数据,这些细胞的PDE5A表达发生了改变。MOLM13细胞分别进行了PDE5A过表达或敲低处理,并设置了相应的对照组。每种条件均通过三个独立的生物学重复进行分析。由此产生的转录组数据集为探索AML细胞中与PDE5A扰动相关的基因表达变化提供了资源。
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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