基本信息

创建/更新时间

2022-12-20

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。

原始链接

https://data.scielo.org/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.48331/SCIELODATA.Z2S8X9

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- 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。

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))