支持食管癌中IL-11–IL6ST–STAT3信号分析的转录组与蛋白质组处理数据集
内容涵盖TCGA-ESCA来源的RNA-seq表达数据，即IL11通路组分及下游STAT3靶基因的Log2转化归一化基因表达值，并按食管腺癌（EAC）与食管鳞状细胞癌（ESCC）分层；还包括肿瘤与癌旁正常组织的差异表达比较数据，以及经抗IL-11和抗IL-11受体（IL11RA）抗体处理的小鼠模型R
基本信息
资源简介
支持食管癌中IL-11–IL6ST–STAT3信号分析的转录组与蛋白质组处理数据集
Processed transcriptomic and proteomic datasets supporting IL-11–IL6ST–STAT3 signaling analysis in esophageal cancer
该数据集包含用于研究“IL-11–IL6ST–STAT3 signaling defines a convergent inflammatory axis in esophageal cancer subtypes”的已处理转录组与蛋白质组数据。内容涵盖TCGA-ESCA来源的RNA-seq表达数据，即IL11通路组分及下游STAT3靶基因的Log2转化归一化基因表达值，并按食管腺癌（EAC）与食管鳞状细胞癌（ESCC）分层；还包括肿瘤与癌旁正常组织的差异表达比较数据，以及经抗IL-11和抗IL-11受体（IL11RA）抗体处理的小鼠模型RNA-seq数据，展示炎症信号、上皮–间质转化（EMT）、细胞外基质重塑和增殖相关基因的变化。。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含用于研究“IL-11–IL6ST–STAT3 signaling defines a convergent inflammatory axis in esophageal cancer subtypes”的已处理转录组和蛋白质组数据。数据集包括：RNA-seq表达数据（源自TCGA-ESCA），即IL11通路组分及下游STAT3靶基因的Log2转化归一化基因表达值，按食管腺癌（EAC）和食管鳞状细胞癌（ESCC）分层。癌症与正常差异表达数据：食管肿瘤与癌旁正常组织之间基因表达的已处理比较。Murine_IL11_Inhibition_RNAseq：来自经抗IL-11和抗IL-11受体（IL11RA）抗体处理的小鼠模型的已处理RNA-seq数据，显示与炎症信号、上皮–间质转化（EMT）、细胞外基质重塑和增殖相关的基因变化。Prote
【主题与分类】
主题标签：Inflammation、Esophageal Squamous Cell Carcinoma、cytokine signaling、Cancer、STAT3 Transcription Factor、Interleukin-11、Interleukin Inhibitors。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.19217128
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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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:
数据集大小约 82.6 KB。
数据说明
该数据集包含用于研究“IL-11–IL6ST–STAT3信号通路定义食管癌亚型中汇聚的炎症轴”的经过处理的转录组和蛋白质组数据。数据集包括：RNA-seq表达数据（源自TCGA-ESCA）经Log2转换和归一化的基因表达值，涉及IL11通路组件及下游STAT3靶基因，按食管腺癌（EAC）和食管鳞状细胞癌（ESCC）分层。癌症与正常组织的差异表达数据食管肿瘤与邻近正常组织之间基因表达的经过处理的比较。小鼠_IL11_抑制_RNAseq：来自接受抗IL-11和抗IL-11受体（IL11RA）抗体治疗的小鼠模型的经过处理的RNA-seq数据，显示与炎症信号、上皮-间质转化（EMT）、细胞外基质重塑和增殖相关的基因变化。蛋白质组（RPPA）数据从TCGA-ESCA数据集中提取的磷酸化STAT3（Tyr705）和CDH1（E-钙粘蛋白）的反相蛋白质阵列（RPPA）表达值。
所有数据均以处理后的、可直接用于分析的格式提供，并用于生成稿件中呈现的图表和统计分析。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
