癌症相关成纤维细胞的DNA甲基化组与转录组图谱揭示吸烟相关恶性指数

该数据集为GSE149959 SuperSeries,包含癌症相关成纤维细胞的DNA甲基化组与转录组数据,旨在揭示吸烟相关恶性指数

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时间序列分类Methylation profiling by arrayGPL5709606
GSE149959: DNA methylome and transcriptome landscapes of cancer-associated fibroblasts reveal a smoking-associated malignancy index

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

癌症相关成纤维细胞的DNA甲基化组与转录组图谱揭示吸烟相关恶性指数

GSE149959 是一个以癌症相关成纤维细胞为研究对象的公开数据集,英文全称为 DNA methylome and transcriptome landscapes of cancer-associated fibroblasts reveal a smoking-associated malignancy index,即通过癌症相关成纤维细胞的DNA甲基化组与转录组图谱,揭示与吸烟相关的恶性指数。该数据集由 Chao-Chi,Ho 提交,于 2020 年 5 月 6 日发布,来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,本站将其归类为肿瘤 / 其他。数据集以 SuperSeries 形式组织,包含一个可供下载的系列矩阵文件,主题标签涉及甲基化芯片检测、GPL570 平台以及物种编号 9606,整体指向以组学手段刻画肿瘤微环境中成纤维细胞分子特征的研究方向。

【数据集背景】

肿瘤微环境中的癌症相关成纤维细胞在肿瘤发生发展中扮演重要角色,其分子层面的改变是理解肿瘤生物学行为的重要切入点。该数据集围绕癌症相关成纤维细胞展开,标题明确指向DNA甲基化组与转录组两个层面的图谱刻画,并提出吸烟相关恶性指数的概念,说明其研究关注点在于将表观遗传修饰与转录表达信息结合起来,考察吸烟因素与肿瘤恶性程度之间的关联。源站描述指出该 SuperSeries 由若干 SubSeries 组成,表明其数据组织具有分层结构,便于按子系列分别访问与分析。

【数据内容】

该数据集属于 SuperSeries,涵盖癌症相关成纤维细胞的DNA甲基化组与转录组数据。主题标签显示其包含基于芯片的甲基化谱检测,涉及 GPL570 平台,物种为 9606(即人类)。数据集提供的文件数量为 1,文件样例为 GSE149959_series_matrix.txt.gz,即一个经 GZIP 压缩的系列矩阵文本文件,通常用于汇总样本层面的表达或甲基化信号及样本注释信息。源站未提供更细化的样本数量、分组设计、具体基因或探针数目等信息。

【采集与来源】

数据来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,作者为 Chao-Chi,Ho,发布时间为 2020 年 5 月 6 日。数据集以 SuperSeries 形式发布,其下包含若干 SubSeries,具体子系列构成、样本采集地点、采集时间、临床信息来源及伦理审批情况,源站未提供。

【适用场景】

该数据集可用于癌症相关成纤维细胞的甲基化与转录表达联合分析,例如比较不同样本间甲基化谱与转录组谱的差异、探索表观遗传改变与基因表达变化之间的关系,以及围绕吸烟相关恶性指数开展方法学验证或生信流程测试。由于涉及人类肿瘤微环境细胞类型,也适合作为肿瘤表观遗传学与肿瘤微环境研究的公共数据资源。具体研究结论与指标定义,源站未提供。

【使用方法】

使用时可先下载数据文件 GSE149959_series_matrix.txt.gz,按 GZIP 压缩包格式读取。建议先在小样本上核对字段与编码,确认样本注释、信号值等字段解析无误后,再批量接入后续分析流程。由于该数据集为 SuperSeries,实际分析时还需结合其下属 SubSeries 的数据组织方式确定具体分析单元,源站未提供子系列的详细说明。

【质量与限制】

该数据集文件数量为 1,以系列矩阵形式提供,便于快速获取汇总信息,但源站未提供原始数据文件、样本量、批次信息及质控指标,因而难以独立评估数据质量。此外,发布时间、作者及平台信息虽已给出,但样本来源、临床背景与统计方法等细节源站未提供,使用时需注意这些限制。

【引用与许可】

该数据集的作者为 Chao-Chi,Ho,来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,发布时间为 2020 年 5 月 6 日。具体的引用格式、许可条款与使用限制,源站未提供。

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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=GSE149959

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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