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创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

PRJNA1161632：多组学测序揭示光化性角化病与皮肤鳞状细胞癌的表观遗传调控 [m6A-seq]

PRJNA1161632 是一个聚焦皮肤肿瘤表观遗传调控的多组学测序数据集，主题为光化性角化病（Actinic Keratosis，AK）与皮肤鳞状细胞癌（Cutaneous Squamous Cell Carcinoma，cSCC）。该数据集来源于 NCBI，采用 m6A-seq 等技术，围绕正常皮肤向 AK、cSCC 转化以及 cSCC 晚期转移过程中的表观遗传机制展开研究。其核心目标是通过多组学信息的整合分析，构建 cSCC 不同阶段的表观遗传图谱，并识别潜在的关键表观遗传驱动因素，为理解这一皮肤癌的发生发展机制提供数据基础。数据集在站内归类于肿瘤／皮肤癌方向，主题标签为 Other。

【数据集背景】

皮肤鳞状细胞癌（cSCC）是皮肤癌的重要类型之一，诊断与治疗均存在困难，严重危害患者的身心健康。由紫外线辐射诱导的光化性角化病（AK）是 cSCC 的癌前病变。目前，cSCC 的发生与发展机制仍不清楚，表观遗传学层面的研究更为有限。该项目正是针对这一空白，拟借助多组学测序技术并结合实验方法，研究 cSCC 的机制，重点关注从正常皮肤向 AK、cSCC 转化以及 cSCC 晚期转移的过程。

【数据内容】

该数据集属于 m6A-seq 方向的多组学测序数据，服务于 AK 与 cSCC 的表观遗传调控研究。按照项目设计，研究整合分析了 DNA 甲基化、RNA 甲基化、染色质可及性与转录组等多组学信息，据此获得 cSCC 不同阶段的表观遗传图谱，并鉴定 cSCC 潜在的关键表观遗传驱动因素。数据集英文名称中标注的 [m6A-seq] 表明 RNA 甲基化（m6A）测序是其组成部分之一。具体的样本数量、测序深度、数据文件规模与格式等细节，源站未提供。

【采集与来源】

数据集来源于 ncbi.nlm.nih.gov，编号为 PRJNA1161632。源站描述说明，该项目以多组学测序技术结合实验方法开展研究，研究对象涉及正常皮肤、AK、cSCC 及 cSCC 晚期转移等不同阶段。关于样本采集地点、采集时间、受试者信息及伦理审批等具体内容，源站未提供。

【适用场景】

基于其研究设计，该数据集适用于皮肤癌尤其是 cSCC 相关的表观遗传研究场景，包括：探讨紫外线诱导 AK 及其向 cSCC 转化的机制；分析 cSCC 晚期转移过程中的表观遗传变化；整合 DNA 甲基化、RNA 甲基化、染色质可及性与转录组等多组学信息开展联合分析；以及筛选和验证 cSCC 潜在的关键表观遗传驱动因素。其他具体应用方向源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用说明，包括数据下载方式、文件组织方式、预处理流程与分析工具等。

【质量与限制】

源站未提供该数据集的质量评估信息、数据完整性说明及已知限制。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE277275

访问原始数据

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使用方式

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1161632

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。

数据说明

皮肤鳞状细胞癌（cSCC）是一种重要的皮肤癌类型，其诊断和治疗困难，严重危害人们的身心健康。紫外线辐射诱导的日光性角化病（AK）是cSCC的癌前病变。cSCC的发生发展机制尚不清楚，表观遗传学方面的研究更是少之又少。本项目拟采用多组学测序技术结合实验方法，研究cSCC的发病机制，特别是从正常皮肤向AK、cSCC转化以及cSCC晚期转移的机制。通过对DNA甲基化、RNA甲基化、染色质可及性和转录组等多组学信息的整合分析，我们获得了cSCC不同阶段的表观遗传图谱，并鉴定了cSCC潜在的关键表观遗传驱动因素。本项目为cSCC的临床治疗和药物研发提供了重要的科学依据，也为其他癌症的研究提供了方法参考。

总体设计：收集的样本包括5例AK、5例cSCC和10例正常皮肤样本，均包含表皮层和真皮层，随后进行平行的RNA m6A-seq、850K DNA甲基化芯片和ATAC-seq分析。

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