前列腺癌细胞系中与ERG共表达的基因
该数据集来自 omicsdi.org,聚焦前列腺癌中与 ERG 过表达共表达的基因。研究分析了不同阶段的前列腺癌,发现原发性前列腺肿瘤中 TDRD1 表达与 ERG 过表达相关性最强,并提示 TDRD1 可能是 ERG 的直接靶基因

基本信息
资源简介
前列腺癌细胞系中与ERG共表达的基因
该数据集英文名为 Co-expression of genes with ERG in prostate cancer cell lines,来自 omicsdi.org,归类于肿瘤 / 前列腺癌方向,主题标签为 Transcriptomics。数据集聚焦前列腺癌中与 ERG 过表达共表达的基因:ERG 过表达是前列腺癌中最常见的分子改变,研究分析了不同阶段的前列腺癌,以识别与 ERG 过表达共表达的基因。在原发性前列腺肿瘤中,TDRD1 表达被显示为与 ERG 过表达相关性最强的基因,研究据此提示 TDRD1 可能是 ERG 的直接靶基因。数据集包含 6 个前列腺癌细胞系和 11 个前列腺癌异种移植样本,每个样本分析一次。
【数据集背景】
ERG 过表达是前列腺癌中最常见的分子改变,这一分子特征构成了本数据集的研究起点。为理解 ERG 过表达在前列腺癌发生发展中的作用,研究对前列腺癌的不同阶段进行了分析,目标是识别那些与 ERG 过表达呈现共表达关系的基因。通过这种共表达分析策略,研究者希望从转录组层面找到与 ERG 活性密切相关的下游基因或协同基因,从而为解析 ERG 在前列腺癌中的功能机制提供线索。
【数据内容】
数据集的核心内容是前列腺癌中与 ERG 过表达共表达的基因信息。研究覆盖了不同阶段的前列腺癌样本,并在原发性前列腺肿瘤中得出关键发现:TDRD1 表达与 ERG 过表达的相关性最强,研究据此提出 TDRD1 作为 ERG 直接靶基因的假设。数据集所涉及的生物学样本包括 6 个前列腺癌细胞系和 11 个前列腺癌异种移植样本,每个样本分析一次。主题标签为 Transcriptomics,表明数据属于转录组学范畴。
【采集与来源】
数据集来源于 omicsdi.org。研究材料由 6 个前列腺癌细胞系和 11 个前列腺癌异种移植样本组成,每个样本分析一次。关于具体的测序平台、建库方法、试剂型号、实验批次等采集细节,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于前列腺癌中 ERG 过表达相关转录调控研究,尤其是围绕 ERG 共表达基因筛选、ERG 靶基因鉴定与验证的场景。由于数据涵盖细胞系与异种移植样本,并涉及不同阶段的前列腺癌,可用于比较不同模型体系中与 ERG 过表达相关的基因表达关系。TDRD1 与 ERG 过表达的最强相关性及其作为 ERG 直接靶基因的提示,也使该数据集适合用于靶基因假设的提出与后续实验设计的参考。关于数据在其他疾病或非前列腺癌场景中的适用性,源站未提供。
【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、文件格式、预处理流程、分析工具与参数设置等。使用者需依据源站的实际提供情况进行获取与处理。
【质量与限制】
数据集包含 6 个细胞系和 11 个异种移植样本,每个样本分析一次,未提及重复实验设计。关于样本的临床信息、测序深度、数据质控指标、批次效应评估等质量相关信息,源站未提供。研究提出的 TDRD1 作为 ERG 直接靶基因属于基于共表达相关性的提示,源站描述中未提供进一步的直接靶向验证证据。
【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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使用方式
数据集获取
源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-41407
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
ERG过表达是前列腺癌中最常见的分子改变。我们分析了前列腺癌的不同阶段,以识别与ERG过表达共表达的基因。在原发性前列腺肿瘤中,研究表明TDRD1表达是与ERG过表达相关性最强的基因,我们提出TDRD1是ERG的直接靶基因。本研究纳入了6个前列腺癌细胞系和11个前列腺癌异种移植模型。每个样本分析一次。
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
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