成釉细胞瘤的微阵列与生物信息学分析
该数据集聚焦成釉细胞瘤的基因表达微阵列和生物信息学分析，包含通过芯片技术获得的376个上调基因表达数据、蛋白质相互作用网络分析结果以及RT-qPCR和免疫组织化学验证数据，主要数据模态为基因表达谱和临床验证信息，旨在识别成釉细胞瘤的关键致病基因和潜在治疗靶点，为口腔肿瘤的分子机制研究和精准医疗提供数据基础。
基本信息
资源简介
该数据集基于成釉细胞瘤（一种高侵袭性牙源性肿瘤）的基因表达微阵列和生物信息学分析研究构建。数据集内容包括通过CHIP H10KA芯片和DAVID软件获得的376个上调基因的表达数据，以及通过STRING-Cytascape与MCODE插件构建的蛋白质-蛋白质相互作用网络分析结果。研究进一步采用RT-qPCR和免疫组织化学（IHC）验证了候选基因（如PDGFA和IL2RA）的表达情况。该数据集主要应用于口腔肿瘤的分子机制探索、关键致病基因识别以及潜在治疗靶点（如PDGFA）的发现，为成釉细胞瘤的精准医疗研究提供数据支持。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://data.scielo.org/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.48331/SCIELODATA.Z2S8X9
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
该数据集基于成釉细胞瘤（一种高侵袭性牙源性肿瘤）的基因表达微阵列和生物信息学分析研究构建。数据集内容包括通过CHIP H10KA芯片和DAVID软件获得的376个上调基因的表达数据，以及通过STRING-Cytascape与MCODE插件构建的蛋白质-蛋白质相互作用网络分析结果。研究进一步采用RT-qPCR和免疫组织化学（IHC）验证了候选基因（如PDGFA和IL2RA）的表达情况。该数据集主要应用于口腔肿瘤的分子机制探索、关键致病基因识别以及潜在治疗靶点（如PDGFA）的发现，为成釉细胞瘤的精准医疗研究提供数据支持。
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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