基本信息

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创建/更新时间

2026-10-28

资源简介

两种Ewing肉瘤细胞系（SK-N-MC、TC-71）转染诱导性CIAP1再表达的基因表达数据

该数据集收录了两种Ewing肉瘤细胞系SK-N-MC与TC-71在转染诱导性CIAP1再表达后的基因表达数据，英文名称为“Gene expression of two Ewing sarcoma cell lines (SK-N-MC, TC-71), transfected with inducible re-expression of CIAP1”。数据集来源于omicsdi.org，在分类上归入肿瘤／其他类别，主题标签为Genomics。其核心设计围绕CIAP1的可诱导再表达展开，通过比较转染后不同状态下的基因表达谱，为研究CIAP1在Ewing肉瘤细胞中的表达调控及其下游转录影响提供数据基础。整体而言，该数据集属于基因组学层面的表达谱资源，适用于肿瘤生物学中与CIAP1相关的表达变化分析。

【数据集背景】

Ewing肉瘤是一种肿瘤类型，本数据集以两种Ewing肉瘤细胞系SK-N-MC与TC-71为研究对象。数据集的构建涉及对这些细胞系进行转染，使其具备诱导性再表达CIAP1的能力。CIAP1作为再表达的目标基因，其诱导性表达状态构成了该数据集所关注的核心实验变量。数据集的主题标签为Genomics，表明其内容属于基因组学范畴，围绕基因表达层面展开。关于Ewing肉瘤的临床背景、CIAP1的生物学功能细节以及开展该研究的具体动机，源站未提供。

【数据内容】

数据集的内容为两种Ewing肉瘤细胞系在转染诱导性CIAP1再表达后的基因表达数据。涉及的对象明确为SK-N-MC与TC-71两种细胞系，处理方式为转染诱导性CIAP1再表达。数据所覆盖的基因范围、样本数量、表达检测平台、数据文件格式与规模等信息，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于omicsdi.org，源站对其的描述与数据集英文名称一致，即两种Ewing肉瘤细胞系在转染诱导性CIAP1再表达后的基因表达。数据集在本站归入肿瘤／其他分类，主题标签为Genomics。关于样本制备流程、测序或芯片平台、实验批次、数据处理步骤等采集细节，源站未提供。

【适用场景】

基于其内容，该数据集可用于考察CIAP1再表达在Ewing肉瘤细胞系中引起的基因表达变化，适用于基因组学与肿瘤相关研究中的表达谱分析场景。研究者可围绕SK-N-MC与TC-71两种细胞系，对诱导性CIAP1再表达条件下的表达数据进行探索。关于该数据集已验证的具体应用方向或既有研究结论，源站未提供。

【使用方法】

使用时应以数据集中两种细胞系在诱导性CIAP1再表达条件下的基因表达数据为分析对象，结合转染与诱导再表达这一实验设计来组织比较分析。具体的下载方式、文件组织说明、预处理与归一化建议、分析流程等，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集仅涉及SK-N-MC与TC-71两种细胞系，其覆盖范围限于所描述的转染诱导性CIAP1再表达情境。关于数据质量评估指标、样本量、重复设置、批次效应、数据完整性等信息，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。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/project/PRJNA1299254

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数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/project/PRJNA1299254

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进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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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

Gene expression of two Ewing sarcoma cell lines (SK-N-MC, TC-71), transfected with inducible re-expression of CIAP1

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