GSE318663:血管STING激活促进小细胞肺癌中的NK细胞抗肿瘤免疫

该数据集来自NCBI GEO,标题为血管STING激活促进小细胞肺癌中的NK细胞抗肿瘤免疫,属于肿瘤/肺癌分类。源站描述指出这是一个SuperSeries,由下方列出的SubSeries组成

geo
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基因组分类GPL203019606
基因组GSE318663: Vascular STING activation facilitates NK cell anti-tumor immunity in small cell lung cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

GSE318663:血管STING激活促进小细胞肺癌中的NK细胞抗肿瘤免疫

该数据集来自 NCBI GEO,英文名称为 GSE318663: Vascular STING activation facilitates NK cell anti-tumor immunity in small cell lung cancer,中文可理解为“血管 STING 激活促进小细胞肺癌中的 NK 细胞抗肿瘤免疫”。从标题看,其研究主题聚焦于小细胞肺癌中血管 STING 激活与 NK 细胞抗肿瘤免疫之间的关系,属于肿瘤 / 肺癌研究范畴。源站描述指出,这是一个 SuperSeries,由下方列出的 SubSeries 组成。数据集当前可见文件数量为 1,文件样例为 GSE318663_series_matrix.txt.gz,作者为 Zhaorong,Li,发布时间为 Feb 06 202。主题标签涉及 Genome binding/occupancy profiling by high throughput sequencing、GPL20301 以及 9606,提示该数据与高通量测序相关的基因组结合或占据谱分析有关,并涉及人类物种信息。

【数据集背景】

该数据集围绕小细胞肺癌展开,标题明确指向血管 STING 激活对 NK 细胞抗肿瘤免疫的促进作用。小细胞肺癌是肺癌中侵袭性较强的类型,免疫微环境与血管在肿瘤免疫中的作用是相关研究关注的方向。该数据以 SuperSeries 形式组织,源站描述说明其由下方列出的 SubSeries 组成,意味着该条目可能用于整合多个子系列,以支持同一研究主题下的数据发布与引用。本站将其归类为肿瘤 / 肺癌,便于在肿瘤学与肺癌研究场景中检索和定位。

【数据内容】

当前可获取的数据文件数量为 1,文件样例为 GSE318663_series_matrix.txt.gz。该文件名称表明其可能以系列矩阵形式组织,并采用 GZIP 压缩。主题标签中包含 Genome binding/occupancy profiling by high throughput sequencing,说明数据与高通量测序产生的基因组结合或占据谱分析相关;GPL20301 与 9606 分别指向平台与人类物种信息。源站描述仅说明该 SuperSeries 由下方列出的 SubSeries 组成,未提供各 SubSeries 的具体内容、样本数量、分组信息或分析结果。

【采集与来源】

数据来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,属于 NCBI GEO 数据资源。作者为 Zhaorong,Li,发布时间为 Feb 06 202。主题标签中的 GPL20301 与 9606 提供了平台与物种层面的线索。除上述信息外,关于具体实验设计、样本采集地点、处理流程、测序深度、重复设置等内容,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于肿瘤 / 肺癌相关研究场景,尤其是围绕小细胞肺癌免疫微环境、血管 STING 激活以及 NK 细胞抗肿瘤免疫的探索。由于主题标签涉及高通量测序的基因组结合或占据谱分析,也可用于相关测序数据的检索、整合与二次分析。使用者可将其作为 SuperSeries 条目,结合其 SubSeries 进一步定位具体数据。关于该数据是否适合特定分析流程或能否直接支持某类统计比较,源站未提供。

【使用方法】

可下载数据文件 GSE318663_series_matrix.txt.gz,并按 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。由于当前文件数量为 1,使用时应先确认该系列矩阵文件所包含的字段结构、样本标识与注释信息,再决定后续处理方式。若需要更细粒度的数据,应结合源站描述中提到的 SubSeries 进行查找。关于具体读取命令、软件版本或分析参数,源站未提供。

【质量与限制】

该数据集当前可见文件数量为 1,文件样例为 GSE318663_series_matrix.txt.gz,源站描述仅说明其为 SuperSeries 并由下方列出的 SubSeries 组成。关于数据质量、缺失情况、批次效应、样本量、重复性、测序质量指标以及潜在偏倚,源站未提供。由于缺少 SubSeries 的具体内容与样本层面信息,无法仅凭当前信息判断其适用范围与结论强度。使用时应注意仅依据可获取文件与源站说明进行操作,避免超出数据实际覆盖范围进行推断。

【引用与许可】

作者为 Zhaorong,Li,发布时间为 Feb 06 202。来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。关于该数据集的引用格式、许可条款、使用限制或授权要求,源站未提供。使用者在引用或再分发前,应自行查阅源站页面及相关 SubSeries 的说明,以确认具体的引用与许可要求。

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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=GSE318663

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

This SuperSeries is composed of the SubSeries listed below.

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