EZH2敲低后Skov3细胞的基因表达变化
该数据集来自 omicsdi.org，属于肿瘤/卵巢癌分类，主题为转录组学。数据记录了在对照与 EZH2 敲低的人 SKOV3 上皮性卵巢癌细胞中开展的基因表达微阵列分析，使用两条针对人 EZH2 基因的独立短发夹 RNA（shEZH2）以限制潜在脱靶效应，每组设三个技术重复
基本信息
资源简介
EZH2敲低后Skov3细胞的基因表达变化
该数据集名为 Gene expression change in Skov3 after EZH2 knockdown，来源于 omicsdi.org，归类于肿瘤 / 卵巢癌方向，主题标签为转录组学。其核心内容是在对照与 EZH2 敲低的人 SKOV3 上皮性卵巢癌细胞之间开展基因表达微阵列分析，目的是识别受 EZH2 抑制而表达下调的基因。实验采用两条针对人 EZH2 基因的独立短发夹 RNA（shEZH2）以限制潜在脱靶效应，并且每组设置三个技术重复。整体而言，该数据集为研究 EZH2 在卵巢癌基因表达调控中的作用提供了转录组层面的实验记录。
【数据集背景】
EZH2 是表观遗传调控相关的重要因子，在多种肿瘤中参与基因表达抑制过程。为识别其抑制的靶基因，研究者选择人 SKOV3 上皮性卵巢癌细胞作为模型，通过敲低 EZH2 观察基因表达变化。该数据集即围绕这一研究目标产生，属于肿瘤 / 卵巢癌分类下的转录组学数据。
【数据内容】
数据记录的是在对照与 EZH2 敲低的人 SKOV3 上皮性卵巢癌细胞中开展的基因表达微阵列分析结果。实验使用两条针对人 EZH2 基因的独立短发夹 RNA（shEZH2），以限制潜在脱靶效应；每组设三个技术重复。数据主题标签为 Transcriptomics，即转录组学。除上述信息外，源站未提供更细化的数据内容描述。
【采集与来源】
该数据集来自 omicsdi.org。源站描述说明，为识别受 EZH2 抑制的基因，研究者对对照和 EZH2 敲低的人 SKOV3 上皮性卵巢癌细胞进行了基因表达微阵列分析，并采用两条独立 shEZH2 以限制潜在脱靶效应，每组三个技术重复。除来源站与上述实验描述外，源站未提供其他采集细节。
【适用场景】
该数据集适用于围绕 EZH2 在卵巢癌中调控基因表达这一主题的转录组学分析场景，例如比较 EZH2 敲低与对照条件下 SKOV3 细胞的基因表达差异，识别可能受 EZH2 抑制的基因。其肿瘤 / 卵巢癌分类与转录组学标签也表明，它可用于卵巢癌相关的基础研究或数据再分析。除这些由数据主题直接支持的用途外，源站未提供其他适用场景说明。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明，包括数据下载方式、预处理流程、分析工具或标准化步骤等均未在现有信息中体现。
【质量与限制】
在实验设计层面，该数据集使用两条针对人 EZH2 基因的独立短发夹 RNA（shEZH2）以限制潜在脱靶效应，并且每组设置三个技术重复，这些措施有助于增强结果可靠性。但除上述设计信息外，源站未提供关于数据质量评估、批次效应、归一化方法或其它限制的进一步说明。
【引用与许可】
源站未提供引用方式与许可信息。
下载信息
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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
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-31433
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
为了鉴定表达受EZH2抑制的基因，我们在对照组和EZH2敲低的人SKOV3上皮性卵巢癌细胞中进行了基因表达微阵列分析。使用两种针对人EZH2基因的独立短发夹RNA（shEZH2）以限制潜在的脱靶效应。使用两种针对人EZH2基因的独立短发夹RNA（shEZH2）以限制潜在的脱靶效应。每组进行了三次技术重复。
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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