前庭神经鞘瘤、非前庭神经鞘瘤与正常神经组织的基因表达数据（RNA测序）
该数据集是一个包含前庭神经鞘瘤、非前庭神经鞘瘤以及健康神经组织样本的基因表达数据集，数据模态为RNA测序（RNA-Seq）产生的转录组序列数据（fastq格式），主要用于神经鞘瘤的分子机制研究、差异基因表达分析和生物标志物发现，为神经肿瘤领域的精准医学研究提供关键数据支持。
基本信息
资源简介
前庭神经鞘瘤、非前庭神经鞘瘤与正常神经组织的基因表达数据（RNA测序）
【一句话概览】
本数据集是 digital.csic.es 公开数据集，主题涵盖 Expresión génica、Secuenciación masiva、Schwannoma vestibular、Nervio sano。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Gene expression data (RNASeq) of Vestibular Schwannomas, Non-Vestibular Schwannoma and normal nerve》。源站首次发布：2025-03-27。
【数据内容】
源站原始描述：Los datos depositados contienen los resultados de la secuenciación masiva del ARN total aislado a partir de 63 schwannomas vestibulares, 4 schwannomas de nervios distintos al nervio vestibular (VS11, VS33, VS34 y VS74) y 7 fragmentos de diferentes nervios sanos (VS56, VS58, VS65, VS66, VS67, VS68, VS99). Los fragmentos de VS conservados en RNAlater® a -80°C se trataron con el reactivo de lisis Qiazol para la extracción de ARN utilizando el mini kit RNeasy (Qiagen, 50974106) siguiendo las instruc…
【主题与分类】
主题标签：Expresión génica、Secuenciación masiva、Schwannoma vestibular、Nervio sano。
【获取与许可】
源站页面：https://digital.csic.es/handle/10261/384863
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。
暂未开放有偿下载
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://digital.csic.es/handle/10261/384863
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
该数据集是一个公开的基因表达数据集，包含通过RNA测序（RNA-Seq）技术获取的转录组数据。数据来源于63个前庭神经鞘瘤样本、4个非前庭神经鞘瘤样本（VS11、VS33、VS34、VS74）以及7个健康神经组织样本（VS56、VS58、VS65、VS66、VS67、VS68、VS69）。样本均保存在RNAlater®中，使用Qiazol裂解试剂和Qiagen RNeasy mini kit提取总RNA，仅选用RNA完整性指数（RIN）大于7的高质量RNA进行测序。测序在Illumina NovaSeq X Plus平台上完成，采用PE150（双端150bp）测序策略，原始数据以fastq格式提供。该数据集主要用于研究前庭神经鞘瘤的分子特征、差异基因表达分析、肿瘤发生机制探索以及潜在的生物标志物发现，为神经肿瘤学和精准医学研究提供重要资源。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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