基本信息

模态

基因组

任务类型

分类

创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

儿童急性髓系白血病转录组队列的脐血CD34+细胞对照数据

PRJNA786561 数据集收录的是人脐血 CD34+ 细胞的 RNA 测序转录组数据，共 5 个独立批次样本，其定位是作为儿童急性髓系白血病转录组队列的正常对照。该儿童急性髓系白血病队列通过 RNA 测序建立，样本量为 553 例；本数据集中的脐血 CD34+ 细胞数据用于刻画白血病特异性表达模式，即以正常造血干/祖细胞来源的转录组作为参照，衬托白血病样本中异常的表达特征。数据集归属于肿瘤 / 白血病分类，主题标签为转录组或基因表达，来源站点为 NCBI。整体来看，它是一份规模较小但用途明确的正常对照转录组资源，服务于儿童急性髓系白血病的表达谱比较研究。

【数据集背景】

儿童急性髓系白血病是一种发生在儿童群体的髓系恶性血液肿瘤，转录组层面的表达异常是其分子特征研究的重要内容。要识别白血病特异性的基因表达模式，需要有来自正常造血系统的对照样本作为参照。脐血 CD34+ 细胞富含造血干/祖细胞，是研究正常造血转录组状态的常用材料。该数据集正是围绕这一需求建立的：源站描述指出，研究者以 RNA 测序建立了包含 553 例样本的儿童急性髓系白血病转录组队列，并配套提供脐血 CD34+ 细胞的正常对照数据，用以表征白血病特异性表达模式。

【数据内容】

数据集的内容为脐血 CD34+ 细胞的 RNA 测序转录组数据，共 5 个样本，且这 5 个样本来自独立批次。数据主题属于转录组或基因表达范畴，即测量的是细胞中 RNA 转录本的表达信息。源站描述中给出的总体设计说明为：人脐血 CD34+ 细胞的 RNA 测序样本共 5 个独立批次，作为正常对照，用于表征白血病特异性表达模式。除上述样本数量、材料类型与对照用途外，源站未提供更细的测序平台、读长、表达定量文件类型等信息。

【采集与来源】

该数据集来源于 NCBI（ncbi.nlm.nih.gov），以 PRJNA786561 为标识。样本材料为人脐血 CD34+ 细胞，共 5 个独立批次。关于供体信息、采集地点、采集时间、伦理审批等具体细节，源站未提供。

【适用场景】

该数据集的主要适用场景是作为儿童急性髓系白血病转录组研究的正常对照。具体而言，可用于与 553 例儿童急性髓系白血病 RNA 测序样本进行表达谱比较，从而识别白血病特异性的表达模式；也可用于研究正常脐血 CD34+ 细胞的转录组基线特征。由于样本来自独立批次，其在对照比较中可反映批次间的变异情况。其他潜在应用场景源站未提供。

【使用方法】

使用时可将本数据集的 5 个脐血 CD34+ 细胞 RNA 测序样本作为正常对照组，与儿童急性髓系白血病转录组队列的表达数据进行比对分析，以刻画白血病特异性表达模式。具体的分析流程、标准化方法、差异表达判定标准等，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集对照样本数量为 5 个，来自独立批次，样本规模相对有限；其用途被明确定位为正常对照，而非疾病队列本身。关于数据质量评估指标、测序深度、数据完整性等信息，源站未提供。使用时应结合对照样本量较小这一特点谨慎解读比较结果。

【引用与许可】

该数据集来自 NCBI，标识为 PRJNA786561。关于引用方式、许可条款与使用限制，源站未提供。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE190269

访问原始数据

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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/PRJNA786561

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。

数据说明

我们建立了一个儿童急性髓系白血病的转录组队列（n=553），并进行了RNA测序。该脐带血CD34+细胞数据集（n=5，独立批次）作为正常对照，用于表征白血病特异性表达模式。总体设计：脐带血CD34+细胞（n=5，独立批次）的人源RNASeq样本作为正常对照，用于表征白血病特异性表达模式。

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