瘢痕疙瘩形成过程中的RNA-Seq和miRNA表达数据时序整合分析 [RNA-seq]
该数据集是一个包含RNA-Seq和miRNA表达谱的多模态转录组学数据，来源于瘢痕疙瘩易感个体和健康对照的时序皮肤活检样本，主要用于研究瘢痕疙瘩形成的分子机制，通过整合分析揭示了在伤口愈合过程中差异表达的非编码RNA与基因以及相关的关键信号通路和代谢通路，为理解瘢痕病理生物学和寻找治疗靶点提供了全面的数据资源。
![Time series integrative analysis of RNA-Seq and miRNA expression data reveals key biologic pathways during keloid formation [RNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/13551.jpg)
基本信息
资源简介
瘢痕疙瘩形成过程中的RNA-Seq和miRNA表达数据时序整合分析 [RNA-seq]
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Time series integrative analysis of RNA-Seq and miRNA expression data reveals key biologic pathways during keloid formation [RNA-seq]》。源站首次发布：2022-02-20。
【数据内容】
源站原始描述：Keloids represent a common form of exaggerated wound scarring that cause considerable morbidity. Moreover, there are limited data on molecular mechanisms underlying keloids and effective therapies are lacking. To gain new insight in the transcriptomic alterations of wound healing in keloid-prone individuals, we followed an integrative approach of RNA-Seq and miRNA expression data analysis in serial skin biopsies of the same site (baseline and six weeks after wounding) in keloid-prone (n=8) and h…
【主题与分类】
主题标签：人、皮肤、转录组。
【获取与许可】
源站页面：http://data.iscr.ac.cn/Article?id=9a8e1a9cad974f3c9e59c462ff7da871
使用许可：openSource。
规范引用：PMID: 29870686
下载信息
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数据集获取
源站：http://data.iscr.ac.cn/Article?id=9a8e1a9cad974f3c9e59c462ff7da871
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- 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
该数据集是一个针对瘢痕疙瘩（一种常见的过度伤口瘢痕）形成机制的转录组学研究数据集。它包含来自瘢痕疙瘩易感个体（n=8）和健康对照个体（n=6）的系列皮肤活检样本（基线及伤口后六周）的RNA-Seq和miRNA表达谱数据。通过生物信息学分析，该数据集鉴定了在瘢痕易感个体伤口愈合过程中特异性差异表达的37个miRNA和1449个基因，并揭示了NOTCH信号、MAPK信号、Toll样受体通路、DNA修复、p53信号以及多种代谢通路在瘢痕形成过程中的改变。数据来源于对同一部位进行时序采样，并通过整合分析揭示关键的生物学通路。该数据集主要用于瘢痕疙瘩的分子机制研究、伤口愈合生物学探索以及潜在的药物靶点发现。
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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