KSHV+ PEL细胞中KSHV再激活后宿主全局基因表达变化

该数据集来自NCBI GEO,标题为KSHV+ PEL细胞中KSHV再激活后宿主全局基因表达变化,属于肿瘤/淋巴瘤分类。研究使用重组PEL细胞系TRExBCBL1-3xFLAG-RTA,通过添加1 μg/ml多西环素诱导N端3xFLAG标签RTA表达,在诱导后0、6、12和24小时进行转录组分析,鉴

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基因组回归GPL185739606
GSE123898: Global host gene expression changes in KSHV+ PEL cells upon KSHV reactivation

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

KSHV+ PEL细胞中KSHV再激活后宿主全局基因表达变化

Global host gene expression changes in KSHV+ PEL cells upon KSHV reactivation

该数据集来自NCBI GEO,标题为KSHV+ PEL细胞中KSHV再激活后宿主全局基因表达变化,属于肿瘤/淋巴瘤分类。研究使用重组PEL细胞系TRExBCBL1-3xFLAG-RTA,通过添加1 μg/ml多西环素诱导N端3xFLAG标签RTA表达,在诱导后0、6、12和24小时进行转录组分析,鉴定总基因表达变化。数据包含1个文件GSE123898_series_matrix.txt.gz,基于高通量测序表达谱平台GPL18573,物种为9606。该数据可用于研究KSHV再激活过程中宿主基因表达动态变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 14 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):卡波西肉瘤相关疱疹病毒(KSHV)是一种人类致癌病毒,通过从潜伏感染细胞间歇性再激活产生病毒子代来维持对宿主的持续感染。在此,我们对KSHV+原发性渗出性B细胞淋巴瘤细胞(PEL)中KSHV再激活过程中的全面时间过程转录组进行了分析。为此,我们使用了名为TRExBCBL1-3xFLAG-RTA的重组PEL细胞系。通过向培养基中添加1 μg/ml多西环素(Dox)诱导N端3xFLAG标签RTA的表达。在诱导后0、6、12和24小时(hpi)在TRExBCBL1-3xFLAG-RTA细胞中鉴定了总基因表达变化。

【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:GPL18573、9606。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE123898

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 26 201,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE123898

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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

卡波西肉瘤相关疱疹病毒(KSHV)是一种人类致癌病毒,其通过从潜伏感染的细胞中间歇性再激活以产生病毒子代,从而维持对宿主的持续感染。在本研究中,我们在KSHV阳性原发性渗出性B细胞淋巴瘤细胞(PEL)中对KSHV再激活过程进行了全面的时间进程转录组分析。为此,我们使用了名为TRExBCBL1-3xFLAG-RTA的重组PEL细胞系。通过在培养基中加入1 μg/ml多西环素(Dox)诱导N端3xFLAG标签标记的RTA表达。在诱导后0、6、12和24小时(hpi),我们在TRExBCBL1-3xFLAG-RTA细胞中鉴定了总体基因表达变化。

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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