KLF9敲低对小细胞肺癌细胞体外基因表达的影响
该数据集来自NCBI GEO，研究KLF9敲低对小细胞肺癌细胞体外基因表达的影响。研究者建立小细胞肺癌细胞系NCI-H146和NCI-H1688，并用shRNA敲低KLF9，通过高通量测序进行表达谱分析
基本信息
资源简介
KLF9敲低对小细胞肺癌细胞体外基因表达的影响
GSE299679 数据集来自 NCBI GEO，研究的是 KLF9 敲低对小细胞肺癌细胞体外基因表达的影响。研究者建立了小细胞肺癌细胞系 NCI-H146 和 NCI-H1688，并用 shRNA 对 KLF9 进行敲低，随后通过高通量测序开展表达谱分析。该数据集属于肿瘤/肺癌方向，包含 1 个数据文件，样例文件为 GSE299679_series_matrix.txt.gz，由 Xiaodong，Ma 提交，发布时间为 Jun 12 202。数据集主题标签涉及 Expression profiling by high throughput sequencing、GPL24676 和 9606，可用于了解 KLF9 在小细胞肺癌细胞中的表达调控作用。
【数据集背景】
KLF9 在小细胞肺癌中的功能调控是该数据集关注的核心问题。为考察 KLF9 的作用，研究者建立了小细胞肺癌细胞系 NCI-H146 和 NCI-H1688，并采用 shRNA 技术敲低 KLF9，在此基础上开展基因表达层面的检测。该数据集的源站标题为“Effect of depletion of KLF9 on gene expression of small cell lung cancer cells in vitro”，直接点明了研究主题，即在体外条件下观察 KLF9 缺失对小细胞肺癌细胞基因表达的影响。
【数据内容】
该数据集包含 1 个文件，样例文件名为 GSE299679_series_matrix.txt.gz，属于表达谱数据文件。主题标签显示其数据类型为 Expression profiling by high throughput sequencing，涉及平台 GPL24676 和物种编号 9606。数据集围绕 KLF9 敲低后的表达谱变化组织，可用于比较敲低处理与对照条件下小细胞肺癌细胞系 NCI-H146 和 NCI-H1688 的基因表达情况。
【采集与来源】
数据集来源于 ncbi.nlm.nih.gov，属于 NCBI GEO 收录的数据集。研究者建立小细胞肺癌细胞系 NCI-H146 和 NCI-H1688，并用 shRNA 敲低 KLF9，通过高通量测序进行表达谱分析。数据由 Xiaodong，Ma 提交，发布时间为 Jun 12 202。
【适用场景】
该数据集适用于研究 KLF9 在小细胞肺癌细胞中的表达调控功能，可用于分析 KLF9 敲低后基因表达谱的变化，也可作为小细胞肺癌体外细胞模型表达谱研究的参考数据。其高通量测序表达谱特征适合用于比较不同处理条件下细胞系之间的转录水平差异。
【使用方法】
使用时可下载数据文件 GSE299679_series_matrix.txt.gz，按 GZIP 压缩包格式读取。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，以保证后续分析的数据读取一致性。
【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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使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE299679
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KLF9在小细胞肺癌调控中的功能，我们建立了SCLC细胞系（NCI-H146、NCI-H1688），并用shRNA敲低KLF9。
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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