KG-1a/Ara-C细胞转染shACSF2慢病毒的RNA-seq
该数据集为RNA-seq原始序列读取数据，来源于ncbi.nlm.nih.gov，属于肿瘤/白血病分类。研究对Ara-C（阿糖胞苷）耐药的KG-1a/Ara-C细胞进行RNA测序，比较转导对照shRNA（shCTRL）与靶向ACSF2的shRNA（shACSF2）后的转录组差异，旨在识别ACSF2调
基本信息
资源简介
KG-1a/Ara-C细胞转染shACSF2慢病毒的RNA-seq
PRJNA1460986 是一项针对急性髓系白血病（AML）化疗耐药机制的 RNA 测序（RNA-seq）研究数据集，来源于 NCBI（ncbi.nlm.nih.gov），在分类上归属于肿瘤／白血病方向。该研究以阿糖胞苷（Ara-C）耐药的 KG-1a 细胞株（KG-1a/Ara-C）为实验对象，通过慢病毒转导分别引入对照 shRNA（shCTRL）与靶向 ACSF2 的 shRNA（shACSF2），并对两组细胞的转录组进行 RNA-seq 比较，目的是识别由 ACSF2 调控、参与 Ara-C 耐药的相关通路。数据集内容为原始测序序列读取（Raw sequence reads），可为理解 ACSF2 促进 AML 化疗耐药的分子机制提供数据资源。
【数据集背景】
急性髓系白血病是血液系统恶性肿瘤，化疗耐药是影响其治疗效果的重要问题。该研究聚焦于 ACSF2 基因在 AML 化疗耐药中的作用。为开展研究，作者建立了对阿糖胞苷（Ara-C，cytarabine）耐药的 KG-1a 细胞，命名为 KG-1a/Ara-C，并以此作为研究耐药机制的细胞模型。研究的核心问题是：ACSF2 通过哪些通路促进 Ara-C 耐药。围绕这一问题，研究采用 RNA-seq 对 ACSF2 敲低前后的耐药细胞转录组进行比较，从全转录组层面寻找受 ACSF2 调控的差异表达基因与通路。
【数据内容】
该数据集的主题标签为原始序列读取（Raw sequence reads），即 RNA-seq 产生的原始测序读段数据。数据对应的生物学材料为 KG-1a/Ara-C 细胞，实验分组包括转导对照 shRNA（shCTRL）的细胞与转导靶向 ACSF2 的 shRNA（shACSF2）的细胞两组。通过比较这两组的转录组，研究者旨在识别 ACSF2 调控的、可能贡献于 Ara-C 耐药的信号通路。除上述分组与数据类型外，样本数量、测序平台、读长、数据量等具体参数源站未提供。
【采集与来源】
数据来源于 NCBI（ncbi.nlm.nih.gov），以 PRJNA1460986 为标识进行登记。样本材料为经慢病毒转导的 KG-1a/Ara-C 细胞系，转导载体分别为 shCTRL 与 shACSF2。研究采用 RNA 测序技术获取转录组信息。关于样本采集时间、地点、伦理审批信息以及测序服务的具体机构，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于白血病化疗耐药机制相关的研究场景，尤其是围绕 ACSF2 基因功能、Ara-C 耐药细胞模型转录组变化、以及 shRNA 敲低实验对照设计的研究。研究者可将其用于差异表达分析、通路富集分析，以探索 ACSF2 调控的下游通路；也可作为 AML 耐药细胞转录组研究的参考数据，用于与其他 AML 细胞系或耐药模型的表达谱进行比较。此外，该数据可用于 RNA-seq 数据处理流程的练习与验证，但需注意其样本类型与实验设计的特定性。
【使用方法】
使用该数据的一般流程为：从 NCBI 获取原始测序读段，进行质量控制与接头去除，比对到人类参考基因组，统计基因水平表达量，随后在 shCTRL 与 shACSF2 两组之间进行差异表达分析，并对差异基因开展通路富集，以识别 ACSF2 相关的候选通路。分析时应将 shCTRL 作为对照，以 shACSF2 为处理组进行比较。具体的比对参考基因组版本、分析软件与参数需使用者根据数据实际情况确定，源站未提供推荐的分析流程。
【质量与限制】
该数据集为原始序列读取数据，未提供经过处理或标准化的表达矩阵，使用者需自行完成质量控制与生物信息学分析。数据仅涉及 KG-1a/Ara-C 这一细胞模型及 shCTRL、shACSF2 两组比较，结论的外推需谨慎。关于测序深度、重复数、批次信息及质控指标，源站未提供。此外，RNA-seq 反映的是转录本丰度，不能直接等同于蛋白水平或功能活性，机制结论仍需后续实验验证。
【引用与许可】
该数据集登记于 NCBI，标识为 PRJNA1460986。使用时应遵循 NCBI 的相关数据使用与引用规范，并在发表成果时引用该数据集及其关联研究。具体的许可条款、引用格式与作者信息，源站未提供。
下载信息
注册下载
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1460986
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
为探究ACSF2在急性髓系白血病（AML）化疗耐药中的作用，我们建立了Ara-C（阿糖胞苷）耐药的KG-1a细胞（命名为KG-1a/Ara-C）。利用这些细胞，我们进行了RNA测序（RNA-seq），以比较转导对照shRNA（shCTRL）或靶向ACSF2的shRNA（shACSF2）的KG-1a/Ara-C细胞的转录组。目的是识别ACSF2调控的、导致Ara-C耐药的信号通路。该数据集为了解ACSF2促进AML化疗耐药的分子机制提供了资源。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
