A549细胞经Oridonin处理24小时后的RNA-seq变化
数据以 Raw sequence reads 形式提供，可用于分析药物处理前后转录组层面的基因表达改变，帮助研究 Oridonin 对肺癌细胞的作用机制及相关差异表达基因（来源 NCBI）
基本信息
资源简介
A549细胞经Oridonin处理24小时后的RNA-seq变化
PRJNA1478929 是一个围绕 A549 细胞在 Oridonin 处理 24 小时后转录组变化而建立的 RNA-seq 数据集。该数据集以原始测序读段（Raw sequence reads）的形式提供，可用于分析药物处理前后转录组层面的基因表达改变，帮助研究 Oridonin 对肺癌细胞的作用机制及相关差异表达基因。数据集归属于肿瘤 / 肺癌这一分类方向，来源为 NCBI 的 BioProject 数据库，项目编号为 1478929。整体而言，该数据集为探索 Oridonin 在肺癌细胞模型中引发的基因表达响应提供了原始测序数据基础，适合开展转录组层面的差异表达分析与机制探索。
【数据集背景】
该数据集对应的项目聚焦于 A549 细胞在 Oridonin 处理 24 小时后的 RNA-seq 变化。A549 是肺癌研究中常用的细胞模型，Oridonin 是一种用于处理该细胞的药物。项目旨在通过 RNA-seq 手段捕捉处理前后转录组层面的改变，从而为理解 Oridonin 对肺癌细胞的作用机制提供数据支撑。数据集在分类上归属于肿瘤 / 肺癌方向，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Raw sequence reads，即数据以原始测序读段的形式提供。这些读段可用于分析药物处理前后转录组层面的基因表达改变，帮助研究 Oridonin 对肺癌细胞的作用机制及相关差异表达基因。除上述内容外，关于样本数量、测序平台、读长、数据量等具体细节，源站未提供。
【采集与来源】
数据集来源于 NCBI 的 BioProject 数据库，项目编号为 1478929，源站标题为“ID 1478929 - BioProject - NCBI”。BioProject 是围绕单一研究计划、来自单一组织或联盟的生物数据集合，其记录为用户提供查找该项目所生成各类数据的统一入口。该数据集即通过这一入口对外提供。关于具体的采集时间、实验地点、操作人员等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于分析药物处理前后转录组层面的基因表达改变，可用于研究 Oridonin 对肺癌细胞的作用机制及相关差异表达基因。基于原始测序读段，研究者可开展转录组层面的差异表达分析等探索性工作。关于更具体的适用场景，源站未提供。
【使用方法】
该数据集以 Raw sequence reads 形式提供，使用者可基于原始测序读段开展转录组层面的分析，例如分析药物处理前后基因表达的改变、识别相关差异表达基因，进而研究 Oridonin 对肺癌细胞的作用机制。关于具体的处理流程、软件参数或分析步骤，源站未提供。
【质量与限制】
关于该数据集的质量评估信息与使用限制，源站未提供。
【引用与许可】
关于该数据集的引用方式与许可条款，源站未提供。
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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。
使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1478929
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
本项目旨在探究天然化合物冬凌草甲素对非小细胞肺癌(NSCLC)的作用及其潜在的分子机制。我们将使用冬凌草甲素处理A549细胞24小时，随后通过RNA-seq分析，检查处理前后细胞转录组的整体变化，并识别差异表达基因及相关信号通路，从而为冬凌草甲素作为抗非小细胞肺癌新型候选药物提供理论依据。
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。
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