GSE312746:LIMS2 抑制肺腺癌微环境中生长、转移及肿瘤相关成纤维细胞活化

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 LIMS2 抑制肺腺癌微环境中生长、转移及肿瘤相关成纤维细胞活化,属于肿瘤/肺癌分类

geo
浏览 15
基因组回归GPL246769606
GSE312746: LIMS2 suppresses growth, metastasis and tumor-associated fibroblast activation in microenvironment of lung adenocarcinoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

GSE312746:LIMS2 抑制肺腺癌微环境中生长、转移及肿瘤相关成纤维细胞活化

LIMS2 suppresses growth, metastasis and tumor-associated fibroblast activation in microenvironment of lung adenocarcinoma

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 LIMS2 抑制肺腺癌微环境中生长、转移及肿瘤相关成纤维细胞活化,属于肿瘤/肺癌分类。研究通过慢病毒感染在 A549 肺腺癌细胞中过表达 LIMS2,并对提取的 RNA 进行 mRNA 测序,以探索 LIMS2 在肺腺癌中的功能。数据集包含 1 个文件,样例为 GSE312746_series_matrix.txt.gz,主题标签涉及高通量测序表达谱分析、平台 GPL24676 及物种 9606。该数据可用于分析 LIMS2 过表达对 A549 细胞基因表达的影响,辅助研究其在肺腺癌生长、转移及微环境成纤维细胞活化中的潜在作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肺癌恶性程度高,易复发和转移。腺癌是最常见的亚型。含 LIM 锌指结构域蛋白 2(LIMS2)据报道可抑制多种肿瘤的生长和转移,但其在肺腺癌中的作用仍不清楚。本研究旨在探索 LIMS2 在肺腺癌中的功能。通过慢病毒感染在 A549 肺腺癌细胞中过表达 LIMS2,并使用从 A549 细胞提取的 RNA 进行 mRNA 测序。

【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:GPL24676、9606。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=GSE312746

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 31 202,引用时请注意版本时效。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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

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。

免费样本无法满足模型训练要求?千方提供经三甲医院脱敏、带病理回证与专家标注的商业级专病数据集。

使用方式

数据集获取

源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE312746

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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

肺癌恶性程度高,易复发和转移。腺癌是最常见的亚型。据报道,含LIM锌指结构域2(LIMS2)能抑制多种肿瘤的生长和转移,但其在肺腺癌中的作用尚不清楚。本研究旨在探讨LIMS2在肺腺癌中的功能。通过慢病毒感染在A549肺腺癌细胞中过表达LIMS2,并使用从A549细胞提取的RNA进行mRNA测序。

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。

需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?

公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。