成釉细胞瘤的微阵列与生物信息学分析：一项观察性研究
该数据集是一个针对成釉细胞瘤的基因表达微阵列数据集，包含基因表达谱、蛋白质互作网络分析及实验验证数据，数据模态涉及基因表达矩阵、生物信息学分析结果和临床实验验证。其主要用途是通过识别上调基因（如PDGFA和IL2RA）来探索成釉细胞瘤的发病机制，并为肿瘤基因组学、生物标志物发现及靶向治疗研究提供关键数据支持。
基本信息
资源简介
成釉细胞瘤的微阵列与生物信息学分析：一项观察性研究
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Microarray and bioinformatic analysis of conventional ameloblastoma: an observational analysis》。配套论文《Microarray and bioinformatic analysis of conventional ameloblastoma: an observational analysis》发表于 Journal of Applied Oral Science（2022），DOI：10.1590/1678-7757-2022-0308。源站首次发布：2023-01-24。
【数据内容】
源站原始描述：Abstract Ameloblastoma is a highly aggressive odontogenic tumor, and its pathogenesis is associated with many participating genes. Objective We aimed to identify and validate new critical genes of conventional ameloblastoma using microarray and bioinformatics analysis. Methodology Gene expression microarray and bioinformatic analysis were performed using CHIP H10KA and DAVID software for enrichment. Protein-protein interactions (PPI) were visualized using STRING-Cytoscape with MCODE plugin, foll…
【数据结构与技术规格】
文件数 14 个，合计 108.14 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.21946259.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Dentistry not elsewhere classified。主题标签：Ameloblastoma、Computational Biology、Platelet-derived growth factor Alpha、IL2RA protein, human。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Dentistry not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://scielo.figshare.com/articles/dataset/Microarray_and_bioinformatic_analysis_of_conventional_ameloblastoma_an_observational_analysis/21946259
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：JACINTO-ALEMÁN, Luis Fernando; PORTILLA-ROBERTSON, Javier; LEYVA-HUERTA, Elba Rosa; RAMÍREZ-JARQUÍN, Josué Orlando; VILLANUEVA-SÁNCHEZ, Francisco Germán (2022). Microarray and bioinformatic analysis of conventional ameloblastoma: an observational analysis. SciELO journals. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-01，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集聚焦于成釉细胞瘤（一种高度侵袭性牙源性肿瘤）的基因表达研究。通过微阵列技术（使用CHIP H10KA芯片）和生物信息学分析（包括DAVID富集分析、STRING-Cytoscape蛋白质互作网络构建、MCODE模块识别、Kaplan-Meier生存分析及GEPIA验证），识别了376个上调基因，并进一步筛选出PDGFA和IL2RA等关键候选基因。数据集包含微阵列原始表达数据、生物信息学分析结果以及通过RT-qPCR和免疫组化（IHC）实验验证的数据。主要应用于肿瘤基因组学、生物标志物发现及成釉细胞瘤的发病机制与靶向治疗研究。
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