Usp22基因缺失在KRASG12D-p53缺失驱动肺癌中的RNA-Seq数据集

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE306017,研究Usp22基因缺失在KRASG12D-p53缺失驱动肺癌中的作用

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时间序列分类GPL2424710090
GSE306017: Genetic deletion of Usp22 in KRASG12D-p53-null driven lung cancer [RNA-Seq]

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

Usp22基因缺失在KRASG12D-p53缺失驱动肺癌中的RNA-Seq数据集

Genetic deletion of Usp22 in KRASG12D-p53-null driven lung cancer [RNA-Seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE306017,研究Usp22基因缺失在KRASG12D-p53缺失驱动肺癌中的作用。数据基于Usp22敲除小鼠模型(KRASG12D; p53−/−背景),通过bulk RNA-seq分析鉴定差异表达基因和改变的信号通路。包含1个文件GSE306017_series_matrix.txt.gz,属于表达谱高通量测序数据,可用于探索USP22在KRAS驱动肺癌及抗肿瘤免疫中的功能(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):泛素特异性肽酶22(USP22)是一种去泛素化酶,也是“Death-By-Cancer”11基因特征的组成部分,在多种癌症中过表达,并与复发、治疗耐药和不良预后相关。尽管其在肿瘤免疫逃逸中的作用正在显现,但USP22在KRAS驱动肺癌和抗肿瘤免疫中的功能仍很大程度上未知。鉴于致癌KRAS促进免疫抑制性肿瘤微环境(TME)和对免疫治疗的耐药性,本研究探讨USP22在KRAS驱动肺癌中的作用及其对癌变和抗癌免疫的潜在影响。为此,在KRASG12D; p53−/−(KP)背景中开发了Usp22敲除(Usp22-KO)小鼠模型,诱导癌症,并应用bulk RNA-seq分析来鉴定USP22-KO-KP(KPU-)肺癌中的差异表达基因和改变的信号通路。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL24247、10090。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE306017

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 09 202,引用时请注意版本时效。

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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。

数据说明

泛素特异性肽酶22(USP22)是一种去泛素化酶,也是“癌症致死”11基因标签的组成部分,在多种癌症中过表达,并与复发、治疗耐药和不良预后相关。尽管其在肿瘤免疫逃逸中的作用逐渐显现,但USP22在KRAS驱动型肺癌和抗肿瘤免疫中的功能仍很大程度上未知。鉴于致癌性KRAS会促进免疫抑制性肿瘤微环境(TME)并对免疫治疗产生耐药,本研究探讨了USP22在KRAS驱动型肺癌中的作用及其对癌变和抗癌免疫的潜在影响。为此,在KRASG12D; p53−/−(KP)背景中构建了Usp22敲除(Usp22-KO)小鼠模型,诱导癌症发生,并应用bulk RNA-seq分析来鉴定USP22-KO-KP(KPU-)肺癌相较于KP肺癌中的差异表达基因和改变的信号通路。

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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