E-MTAB-7294：新型 RORg 反向激动剂不调节前列腺癌中的雄激素受体活性
研究围绕新型 RORg 反向激动剂是否调节前列腺癌中的雄激素受体活性展开，覆盖前列腺癌相关表达数据。可用于分析 RORg 反向激动剂处理下的基因表达差异，支持前列腺癌中雄激素受体活性相关研究（来源 ebi.ac.uk）
基本信息
资源简介
E-MTAB-7294：新型 RORg 反向激动剂不调节前列腺癌中的雄激素受体活性
E-MTAB-7294 是一项以人类（Homo sapiens）为研究对象的表达谱实验数据集，主题为“新型 RORg 反向激动剂不调节前列腺癌中的雄激素受体活性”，在分类上归属于肿瘤中的前列腺癌方向，来源为 ebi.ac.uk。该数据集属于 Expression Atlas 中的差异表达（Differential）实验，围绕 RORg 反向激动剂处理与前列腺癌中雄激素受体活性之间的关系展开，覆盖前列腺癌相关表达数据。整体而言，该数据集可用于分析 RORg 反向激动剂处理条件下的基因表达差异，并为前列腺癌中雄激素受体活性相关研究提供数据支持。
【数据集背景】
该数据集关注的核心科学问题是新型 RORg 反向激动剂是否会调节前列腺癌中的雄激素受体活性。RORg 与雄激素受体活性均属于前列腺癌研究中受到关注的方向，本实验以差异表达分析为切入点，考察 RORg 反向激动剂处理对基因表达的影响，从而为判断其与雄激素受体活性之间的关系提供表达层面的证据。数据集名称本身即概括了研究结论的方向，即新型 RORg 反向激动剂并不调节前列腺癌中的雄激素受体活性。
【数据内容】
该数据集属于 Expression Atlas 的差异表达实验，物种为人类（Homo sapiens），主题标签为 Differential，分类归属为肿瘤 / 前列腺癌。数据内容覆盖前列腺癌相关表达数据，可用于分析 RORg 反向激动剂处理下的基因表达差异。关于具体的样本数量、分组设计、测序平台、基因数量及差异表达阈值等信息，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 ebi.ac.uk，属于 Expression Atlas 实验（差异表达类型），物种为人类。源站描述与数据集名称一致，均指向“新型 RORg 反向激动剂不调节前列腺癌中的雄激素受体活性”这一研究主题。关于样本采集地点、采集时间、处理流程与实验操作细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于前列腺癌相关的表达差异分析，尤其是围绕 RORg 反向激动剂处理条件下基因表达变化的研究；也可用于支持前列腺癌中雄激素受体活性相关的研究工作，例如将本数据集的差异表达结果与雄激素受体通路相关基因或信号进行比较分析。关于其他具体应用场景，源站未提供。
【使用方法】
该数据集可作为差异表达实验数据用于分析 RORg 反向激动剂处理下的基因表达差异。关于数据下载方式、文件格式、分析流程、标准化方法及配套工具，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为 Expression Atlas 收录的差异表达实验，物种明确为人类，主题明确为 Differential，分类为肿瘤 / 前列腺癌。关于数据质量评估指标、样本量、重复数、批次效应、统计显著性标准及潜在偏倚等信息，源站未提供。使用时应结合源站页面进一步核实实验设计与分析参数。
【引用与许可】
该数据集来源为 ebi.ac.uk，属于 Expression Atlas 实验。关于具体的引用方式、作者信息、发表文献及许可条款，源站未提供。
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。
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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://ebi.ac.uk/gxa/experiments/E-MTAB-7294
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
Expression Atlas experiment (Differential). Species: Homo sapiens. Novel RORg inverse agonists do not modulate androgen receptor activity in prostate cancer
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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