CRISPRi敲低KAT2A后HT29细胞与患者来源CRC 3D模型的转录组变化
该数据集来自NCBI GEO，包含HT29细胞和患者来源结直肠癌3D球体模型（CRC3）在CRISPRi介导KAT2A敲低后的转录组表达谱数据，用于分析组蛋白乙酰转移酶KAT2A缺失引起的全局基因表达改变
基本信息
资源简介
CRISPRi敲低KAT2A后HT29细胞与患者来源CRC 3D模型的转录组变化
GSE268709 数据集来自 NCBI GEO，聚焦于结直肠癌中组蛋白乙酰转移酶 KAT2A 缺失后的转录组变化。研究以 HT29 细胞系和患者来源的结直肠癌 3D 球体模型（CRC3）为对象，通过 CRISPRi 技术介导 KAT2A 敲低，并利用高通量测序对基因表达的全局改变进行分析。该数据集包含 1 个数据文件，即 GSE268709_series_matrix.txt.gz，属于肿瘤领域的表达谱数据，适合用于考察 KAT2A 在结直肠癌细胞与三维培养模型中的转录调控作用。
【数据集背景】
KAT2A 是一种组蛋白乙酰转移酶，在染色质修饰与基因转录调控中发挥作用。该数据集的研究动机在于了解 KAT2A 在人类结直肠癌中的转录影响，因此选择 HT29 细胞和患者来源的 CRC 3D 球体模型作为研究载体，通过 CRISPRi 介导的 KAT2A 敲低来观察基因表达的全局变化。数据集标题与源站标题一致，均指向“HT29 细胞与患者来源 CRC 3D 模型在 CRISPRi 介导 KAT2A 敲低后的转录组变化”。
【数据内容】
该数据集提供转录组表达谱数据，主题标签包括“Expression profiling by high throughput sequencing”，平台编号为 GPL21697，物种编号为 9606（人类）。数据文件数量为 1，文件样例为 GSE268709_series_matrix.txt.gz，格式为 GZIP 压缩包。数据内容对应 HT29 细胞和 CRC3 3D 球体模型在 KAT2A 敲低后的全局基因表达改变，可用于比较敲低前后转录本表达水平的差异。
【采集与来源】
数据来源于 NCBI GEO（ncbi.nlm.nih.gov），作者为 Alexander A. Wurm，发布时间为 May 30 202（源站所载日期如此）。源站描述说明，研究利用 HT29 细胞和患者来源的 CRC 3D 球体细胞系（CRC3）作为模型，分析 KAT2A 缺失后的全局基因表达改变。数据集分类为肿瘤 / 其他。
【适用场景】
该数据集适用于结直肠癌转录组研究，尤其是围绕 KAT2A 缺失或敲低后基因表达变化的分析。由于同时涉及 HT29 细胞系与患者来源的 3D 球体模型，可用于比较二维细胞模型与三维培养模型在 KAT2A 调控下的表达响应。主题标签表明其属于高通量测序表达谱数据，适合表达差异分析、通路层面转录变化考察等通用用途。
【使用方法】
使用时可下载数据文件 GSE268709_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，确认无误后再批量接入分析流程。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
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/geo/query/acc.cgi?acc=GSE268709
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
我们关注的是在人类结直肠癌中敲低组蛋白乙酰转移酶KAT2A后的转录变化。因此，我们利用HT29细胞和患者来源的结直肠癌3D球状体细胞系（CRC3）作为模型，并分析了基因表达的全局改变。
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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