XPO5 经 MITF-ACSL4 信号调控铁死亡驱动 CRPC 进展并可成药靶点数据集 [shXPO5]
该数据集来自 NCBI BioProject（ID 1492479），主题为 XPO5 通过 MITF-ACSL4 信号调控铁死亡，从而驱动去势抵抗性前列腺癌（CRPC）进展，并作为可成药靶点，样本类型为 shXPO5
![PRJNA1492479: XPO5 regulates ferroptosis via MITF‑ACSL4 signaling to drive CRPC progression and serves as a druggable target [shXPO5]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/102078.jpg)
基本信息
资源简介
XPO5 经 MITF-ACSL4 信号调控铁死亡驱动 CRPC 进展并可成药靶点数据集 [shXPO5]
该数据集为 NCBI BioProject 收录的一项转录组或基因表达相关研究项目，编号 1492479，英文名称为“PRJNA1492479: XPO5 regulates ferroptosis via MITF‑ACSL4 signaling to drive CRPC progression and serves as a druggable target [shXPO5]”。其研究核心在于 XPO5 通过 MITF‑ACSL4 信号通路调控铁死亡，进而驱动去势抵抗性前列腺癌（CRPC）的进展，同时提示 XPO5 可作为潜在的可成药靶点。数据集以 shXPO5 为样本类型，属于肿瘤特别是前列腺癌研究领域，来源于 ncbi.nlm.nih.gov，主题标签为 Transcriptome or Gene expression。该数据集为研究者理解 CRPC 进展机制、铁死亡调控以及靶向治疗开发提供了可追溯的公共数据资源。
【数据集背景】
去势抵抗性前列腺癌（CRPC）是前列腺癌进展到晚期、对雄激素剥夺治疗产生抵抗后的阶段，其分子机制复杂，治疗选择有限。该数据集所对应的研究聚焦于 XPO5 这一分子，探索其通过 MITF‑ACSL4 信号轴调控铁死亡，从而推动 CRPC 进展的机制。铁死亡是一种受调控的细胞死亡形式，与肿瘤治疗响应密切相关。研究进一步提出 XPO5 可作为可成药靶点，意味着该数据集可能为后续药物开发提供线索。数据集以 shXPO5 为标识，提示实验涉及对 XPO5 的敲低或抑制处理，用于观察转录组或基因表达层面的变化。该 BioProject 记录将相关生物数据集中收录，便于用户查找由该单一研究计划产生的多种数据类型。
【数据内容】
该数据集的主题标签为“Transcriptome or Gene expression”，表明其数据内容属于转录组或基因表达范畴。样本类型为 shXPO5，即针对 XPO5 的短发夹 RNA 处理样本。数据集英文名称中包含了研究的主要结论方向：XPO5 通过 MITF‑ACSL4 信号调控铁死亡，驱动 CRPC 进展，并作为可成药靶点。因此，数据内容可能涉及与 XPO5 敲低相关的基因表达谱变化，以及 MITF、ACSL4 等信号分子的表达信息。但除上述标签和样本类型外，源站未提供具体的样本数量、测序平台、数据量、基因列表或差异表达结果等细节。数据的具体组织形式、文件类型和大小等信息，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，属于 NCBI BioProject 数据库。BioProject 是一个与单一研究计划相关的生物数据集合，来源于单一组织或联盟。BioProject 记录为用户提供一个单一入口，以查找为该计划产生的多种数据类型。该数据集的源站标题为“XPO5 regulates ferroptosis via MITF‑ACSL4 signalin... (ID 1492479) - BioProject - NCBI”，表明其 BioProject ID 为 1492479。本站分类为肿瘤 / 前列腺癌。关于具体的采集方法、实验设计、样本处理、测序或检测平台、组织来源、细胞系信息、伦理审批等，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于肿瘤学特别是前列腺癌研究领域，尤其是去势抵抗性前列腺癌（CRPC）的分子机制探索。具体而言，可用于研究 XPO5 在 CRPC 进展中的作用、铁死亡调控机制、MITF‑ACSL4 信号通路，以及 XPO5 作为可成药靶点的潜在价值。由于主题标签为转录组或基因表达，该数据集也可用于基因表达分析、差异表达基因筛选、通路富集分析等生物信息学场景。对于关注 shXPO5 处理效果的实验，该数据集可提供转录组层面的参考。此外，该数据集可用于比较不同条件下基因表达变化，或作为公共数据资源支持 meta 分析。但需注意，具体适用性取决于数据实际内容，而源站未提供详细的数据描述。
【使用方法】
该数据集可通过 NCBI BioProject 数据库访问，用户可使用 BioProject ID 1492479 进行检索。BioProject 记录提供链接以查找该计划产生的多种数据类型，用户可据此定位相关数据文件。由于源站未提供具体的数据格式、下载方式、分析工具或流程，无法给出详细的使用步骤。通常，转录组或基因表达数据可能需要使用标准生物信息学工具进行处理，如序列比对、表达定量、差异分析等，但具体方法应依据实际数据类型而定。用户应参考 BioProject 页面提供的链接和说明，获取原始数据或处理后的数据。源站未提供关于数据访问权限、是否需要申请、是否有受控访问限制等信息。
【质量与限制】
该数据集来源于 NCBI BioProject，属于公共数据库记录，其质量依赖于原始研究的数据提交和审核流程。BioProject 记录本身提供的是项目层面的元数据，而非直接的数据质量评估。由于源站未提供具体的实验方法、样本量、重复数、测序深度、数据完整性或验证信息，无法对数据质量进行具体评价。限制方面，该数据集仅覆盖 XPO5 相关研究，样本类型为 shXPO5，可能不适用于其他基因或非 CRPC 场景。此外，源站未提供数据的具体内容细节，用户在使用前应自行核实数据适用性。该数据集可能涉及受控访问或伦理限制，但源站未提供相关信息。
【引用与许可】
该数据集的引用方式应参考 NCBI BioProject 的标准引用格式，使用 BioProject ID 1492479 及源站标题。许可信息方面，源站未提供具体的许可条款、使用限制或版权声明。用户在使用该数据集时，应遵守 NCBI 数据库的一般使用条款，并尊重原始研究者的权益。由于源站未提供明确的许可协议，建议用户直接访问 BioProject 页面获取最新信息。引用时需注明数据来源为 NCBI BioProject，并包含项目编号。源站未提供关于商业使用、再分发或修改的许可细节。
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/bioproject/PRJNA1492479
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
Exportin 5（XPO5）是一种关键的核输出蛋白，可驱动前列腺癌的恶性进展，但其在前列腺癌细胞中的全基因组转录调控网络尚未被完全阐明。在本研究中，我们通过 shRNA 介导的基因沉默建立了稳定的 XPO5 敲低 DU145 人前列腺癌细胞系，并进行 bulk RNA 测序（RNA-seq），以分析 XPO5 缺失诱导的转录组变化，并以转导阴性对照 shRNA（shNC）的细胞作为对照组。筛选差异表达基因（DEGs），并进行基因集富集分析（GSEA），以确定受 XPO5 调控的关键信号通路。该 RNA-seq 数据集揭示了 XPO5 在前列腺癌细胞中的转录调控图谱，并为阐明 XPO5 的致癌分子机制以及探索前列腺癌的潜在治疗靶点提供了有价值的转录组资源。
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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