TEM1在瘢痕疙瘩中的作用
该数据集包含瘢痕疙瘩组织中四个差异表达基因的mRNA表达水平数据，属于基因表达模态，主要用于研究瘢痕疙瘩的分子机制、基因调控网络及潜在治疗靶点，通过比较病变与正常组织的基因表达变化，为深入理解瘢痕疙瘩的发病机理提供数据支持。
基本信息
资源简介
该数据集聚焦于瘢痕疙瘩（Keloid scar）的分子机制研究，主要包含瘢痕疙瘩组织中四个差异表达基因的表达水平数据。通过比较瘢痕疙瘩组织与正常组织的mRNA水平变化，分析了这些基因的上游调控情况。数据来源于公开的实验研究，可用于探索瘢痕疙瘩的发病机理、基因表达调控网络以及潜在的生物标志物或治疗靶点。
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/y4v2fp4khy
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
该数据集聚焦于瘢痕疙瘩（Keloid scar）的分子机制研究，主要包含瘢痕疙瘩组织中四个差异表达基因的表达水平数据。通过比较瘢痕疙瘩组织与正常组织的mRNA水平变化，分析了这些基因的上游调控情况。数据来源于公开的实验研究，可用于探索瘢痕疙瘩的发病机理、基因表达调控网络以及潜在的生物标志物或治疗靶点。
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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