前列腺癌细胞系PC-3特异性相互作用组构建
研究目的是通过整合公共可用的微阵列样本,构建前列腺癌细胞特异性相互作用组,并识别控制前列腺癌细胞周期进程的新型转录调控因子

基本信息
资源简介
前列腺癌细胞系PC-3特异性相互作用组构建
Construction of prostate cancer cell line (PC-3)-specific interactome
该数据集来自NCBI,标题为Construction of prostate cancer cell line (PC-3)-specific interactome,属于肿瘤/前列腺癌分类。研究目的是通过整合公共可用的微阵列样本,构建前列腺癌细胞特异性相互作用组,并识别控制前列腺癌细胞周期进程的新型转录调控因子。数据以表达谱芯片形式提供,物种为9606(人类),由作者Sanghoon Lee于2017年3月23日发布。可用于前列腺癌相关基因表达分析、相互作用网络构建及细胞周期调控机制研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Mar 23 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):我们研究的目的是通过整合公共可用的微阵列样本,构建前列腺癌细胞特异性相互作用组,并识别控制前列腺癌细胞周期进程的新型转录调控因子。
【主题与分类】
主题标签:Expression profiling by array、9606。本站分类:肿瘤/前列腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE67157
【使用注意】
· 源站最后修改于 Mar 11 202,引用时请注意版本时效。
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=GSE67157
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
我们研究的目的是通过整合公共可用的微阵列样本,构建前列腺癌细胞特异性相互作用组,并识别控制前列腺癌细胞周期进程的新转录调控因子。我们从11项先前研究及我们自己的研究数据GSE45567中收集了121个PC-3细胞微阵列数据样本,并进行了预处理步骤,如质量控制测试、标准化和批次效应调整。在质量控制测试中,移除了10个低质量样本。我们存放在GEO中的矩阵数据包含了110个样本中常见的11,877个基因的标准化log2信号强度,因为这些样本来自不同的Affymetrix平台。基因ID通过在不同Affymetrix平台间重叠的Entrez基因ID进行识别(文件:GSE67157_Matrix_PC-3cell_Interactome.txt)。在GSE45567数据集中,作为12个数据集之一,我们选择了经载体、 cineol、linalool和geraniol处理的PC-3细胞的微阵列样本,并进行了无监督聚类分析,以建立表型转变清晰的可靠聚类。
然后,将香叶醇组相对于溶剂对照组中特异性富集或耗竭的基因集用于基因集富集分析(GSEA)。我们发现细胞周期相关的基因特征在香叶醇组中特异性下调。利用精确细胞网络重建算法(ARACNe,PMID:16723010)从110个微阵列样本中组装了PC-3细胞特异性相互作用组。我们使用主调控因子分析-费舍尔精确检验(MRA-FET,PMID:20531406)来推断作为香叶醇靶分子并控制细胞周期基因特征的转录因子。我们发现E2F8是一个主调控因子,可将香叶醇特异性基因调控至G2/M细胞周期阻滞。我们的发现将为E2F8在前列腺癌中通过转录调控导致细胞周期靶向化疗药物开发的作用提供生物学见解。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




