PRJNA1512425:MOLM13急性髓系白血病细胞FDX1敲低转录组分析
该数据集来自NCBI,对稳定敲低FDX1的MOLM13急性髓系白血病细胞及相应对照细胞进行RNA测序,每组设三个生物学重复,用于刻画FDX1缺失相关的转录组变化并识别差异表达基因

基本信息
资源简介
PRJNA1512425:MOLM13急性髓系白血病细胞FDX1敲低转录组分析
PRJNA1512425 是一个来自 NCBI 的转录组数据集,聚焦于急性髓系白血病细胞中 FDX1 基因敲低后的基因表达变化。研究者对稳定敲低 FDX1 的 MOLM13 细胞与相应的阴性对照 MOLM13 细胞进行了 RNA 测序,每组设置三个生物学独立重复。该数据集属于肿瘤/白血病分类,主题标签为转录组或基因表达,其核心用途是刻画 FDX1 缺失相关的转录组改变,并据此识别受 FDX1 丢失影响的差异表达基因。整体而言,该数据集为研究 FDX1 在急性髓系白血病细胞中的转录调控作用提供了直接的测序证据。
【数据集背景】
FDX1 是本研究关注的靶基因。为了解其在急性髓系白血病中的作用,研究者在 MOLM13 细胞中建立了稳定的 FDX1 敲低模型,并以相应的阴性对照细胞作为比较基准。源站描述指出,RNA 测序的目的正是刻画与 FDX1 耗竭相关的转录组变化。该数据集的分类归属为肿瘤/白血病,说明其面向白血病相关的肿瘤生物学研究场景。通过对比敲低组与对照组,研究者能够从全转录组层面观察 FDX1 缺失引发的基因表达响应。
【数据内容】
该数据集的核心内容是 RNA 测序所产生的转录组图谱,主题标签为转录组或基因表达。实验设计包含两组细胞:稳定敲低 FDX1 的 MOLM13 细胞和相应的阴性对照 MOLM13 细胞,每组三个生物学独立重复。源站描述明确,所得数据集用于识别与 FDX1 丢失相关的基因表达变化。因此,数据内容的主体是两组样本的基因表达信息,其分析指向差异表达基因的鉴定。除上述信息外,源站未提供关于数据文件类型、测序平台、读段数量或具体基因列表的更多细节。
【采集与来源】
该数据集来源于 ncbi.nlm.nih.gov,标识为 PRJNA1512425。样本材料为 MOLM13 急性髓系白血病细胞,包括稳定 FDX1 敲低细胞和阴性对照细胞。采集方式为 RNA 测序,每组三个生物学独立重复。源站描述未提供样本采集的具体时间、地点、操作流程或测序服务的详细机构信息。
【适用场景】
该数据集适用于研究 FDX1 在急性髓系白血病细胞中的转录组效应,例如鉴定 FDX1 敲低后表达发生改变的基因、分析受 FDX1 调控的表达程序,以及为后续功能验证提供候选基因。其肿瘤/白血病分类也使其可用于白血病相关的转录组比较研究。由于包含敲低组与阴性对照组的三个生物学重复,该数据适合开展组间差异表达分析。源站未提供该数据集在其他疾病或细胞类型中的适用性说明。
【使用方法】
使用该数据集时,可将稳定敲低 FDX1 的 MOLM13 样本与阴性对照 MOLM13 样本进行分组比较,每组三个生物学重复可用于估计组内变异并支持差异表达分析。分析目标应与源站描述一致,即刻画 FDX1 缺失相关的转录组变化并识别差异表达基因。源站未提供具体的分析流程、标准化方法、统计模型或软件工具建议。
【质量与限制】
该数据集每组设置三个生物学独立重复,这一设计有助于提高组间比较的可靠性。其来源为 NCBI,具备公共数据库的登记标识。源站未提供测序深度、数据质量评分、批次信息、验证实验或样本处理细节,因此无法据此评估数据质量的具体指标。该数据集仅涉及 MOLM13 细胞系中的 FDX1 敲低模型,源站未提供其在其他细胞系或体内模型中的外推结论。
【引用与许可】
该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,标识为 PRJNA1512425。源站未提供具体的引用文献、作者列表或许可条款信息。使用时应遵循 NCBI 的相关数据使用政策,具体许可与引用要求以源站页面为准。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1512425
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
进行RNA测序以表征与急性髓系白血病细胞中FDX1耗竭相关的转录组变化。使用每组三个生物学独立重复样本,对稳定的FDX1敲低MOLM13细胞及相应的阴性对照MOLM13细胞进行了分析。所得数据集用于识别与FDX1缺失相关的基因表达变化。
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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