前庭神经鞘瘤样本与雪旺细胞RNA测序数据
该数据集包含来自人类前庭神经鞘瘤手术样本和商业雪旺细胞的RNA测序数据，数据模态为基因表达谱（转录组数据），通过高通量测序和生物信息学分析（如映射、量化及差异表达分析）构建，主要用于研究神经鞘瘤的转录组特征、识别与肿瘤发生相关的差异表达基因，并支持生物标志物发现及潜在治疗靶点的探索。
基本信息
资源简介
前庭神经鞘瘤样本与雪旺细胞RNA测序数据
【一句话概览】
本数据集是 digital.csic.es 公开数据集，主题涵盖 RNA-seq、Vestibular Schwannoma、Schwann cell、Schwannoma vestibular、Célula de Schwann。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《RNA-Sequencing data from Vestibular Schwannoma samples and Schwann cells RNA》。源站首次发布：2025-04-23。
【数据内容】
源站原始描述：[ES]: Se obtuvieron fragmentos de schwannomas vestibulares (EV) humanos tras una intervención quirúrgica en el Hospital Universitario de la Paz, Madrid, España. Se almacenaron en condiciones específicas para obtener ARN. Junto con estas muestras se analizó un ARN comercial de células de Schwann (SC). El análisis bioinformático comenzó con el mapeo de las lecturas de secuenciación a un transcriptoma de referencia, luego se cuantificaron los niveles de expresión de genes individuales y, finalmente…
【主题与分类】
主题标签：RNA-seq、Vestibular Schwannoma、Schwann cell、Schwannoma vestibular、Célula de Schwann。
【获取与许可】
源站页面：https://digital.csic.es/handle/10261/387396
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/10261/387396
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
该数据集包含来自西班牙马德里拉巴斯大学医院手术获得的人类前庭神经鞘瘤（VS）组织样本的RNA测序数据，以及商业来源的雪旺细胞（SC）RNA数据。数据构建过程包括：样本在特定条件下保存以提取RNA，随后进行高通量测序；生物信息学分析首先将测序读数映射到参考转录组，进而量化单个基因的表达水平，最终识别VS样本与SC之间差异表达的基因。该数据集主要用于神经鞘瘤的转录组学研究、差异表达基因分析以及潜在生物标志物或治疗靶点的探索。
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))
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。
