肺癌RNA测序基因表达谱研究数据集

研究针对两种NSCLC细胞系A549和H838,在敲低lncRNA RAMS11或使用非靶向对照后进行转录组测序,差异表达分析鉴定出331个受RAMS11调控的基因,并借助DGIdb发现两个细胞系模型中一致下调和上调的临床可干预基因分别为3个和7个,其中NOTCH3受抑制最显著

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基因组回归GPL207959606
GSE337215: Gene expression profiling study by RNA-sequencing in lung cancer

基本信息

模态
基因组
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回归
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

肺癌RNA测序基因表达谱研究数据集

Gene expression profiling study by RNA-sequencing in lung cancer

该数据集来自NCBI,标题为肺癌RNA测序基因表达谱研究,包含1个文件GSE337215_series_matrix.txt.gz。研究针对两种NSCLC细胞系A549和H838,在敲低lncRNA RAMS11或使用非靶向对照后进行转录组测序,差异表达分析鉴定出331个受RAMS11调控的基因,并借助DGIdb发现两个细胞系模型中一致下调和上调的临床可干预基因分别为3个和7个,其中NOTCH3受抑制最显著。数据可用于肺癌中RAMS11下游转录效应及候选靶点研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 01 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肺癌目前是全球癌症相关死亡的主要原因。尽管我们对肺癌肿瘤发生的认识有所进展,但肺癌如何变得具有侵袭性并导致患者死亡的机制仍未被充分阐明。我们发现,与健康患者相比,lncRNA RAMS11在肺癌患者中显著上调。为了研究RAMS11表达的下游转录效应,我们在两种NSCLC细胞系(A549和H838)中进行了转录组测序(RNA-seq),分别处理RAMS11敲低或非靶向对照。差异表达分析鉴定出331个受RAMS11调控的基因。使用药物-基因相互作用数据库(DGIdb),我们分别在两个细胞系模型中鉴定出3个和7个一致下调和上调的临床可干预基因。值得注意的是,NOTCH3是最显著受抑制的

【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:GPL20795、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=GSE337215

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 01 202,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

肺癌目前是全球癌症相关死亡的主要原因。尽管我们对肺癌肿瘤发生的认识有所进展,但肺癌如何变得具有侵袭性并导致患者死亡的机制仍未被充分阐明。我们发现,与健康患者相比,lncRNA RAMS11在肺癌患者中显著上调。为了研究RAMS11表达的下游转录效应,我们在两种非小细胞肺癌细胞系(A549和H838)中进行了RAMS11敲低或非靶向对照后的转录组测序(RNA-seq)。差异表达分析鉴定出331个受RAMS11调控的基因。利用药物-基因相互作用数据库(DGIdb),我们分别鉴定出3个和7个在两种细胞系模型中一致下调和上调的临床可干预基因。值得注意的是,在两种模型中,NOTCH3是RAMS11敲低后受抑制最显著的基因。

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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