DECIPHER SF3B2基因表型数据

DECIPHER SF3B2 Gene Overview 是与半面短小症(Hemifacial microsomia)相关的公开数据资源,主要包含SF3B2相关拷贝数变异、序列变异和表型关联概览数据,数据模态为表格,适合用于分类、模型训练、基准评测或临床特征分析。

DECIPHERDECIPHER
DECIPHER
2026-01-01 更新
浏览 45
表格分类SF3B2splicing factor 3b subunit 2spliceosome17S U2 SnRNPgeneDECIPHER
DECIPHER SF3B2 Gene Overview

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-01-01

资源简介

DECIPHER SF3B2基因表型数据

【一句话概览】

SF3B2 是剪接体 17S U2 SnRNP 复合体的组分,该复合体是一种大型核糖核蛋白复合物,负责从转录的前体 mRNA 中去除内含子,并直接参与早期剪接体组装。源站标签包括 SF3B2、splicing factor 3b subunit 2、spliceosome、17S U2 SnRNP、gene 和 DECIPHER。受试者数为 1(来源 deciphergenomics.org)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《SF3B2》。

【数据内容】

源站原始描述:Component of the 17S U2 SnRNP complex of the spliceosome, a large ribonucleoprotein complex that removes introns from transcribed pre-mRNAs (PubMed:12234937, PubMed:32494006, PubMed:34822310). The 17S U2 SnRNP complex (1) directly participates in early spliceosome assembly and (2… Show more

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):剪接体17S U2 SnRNP复合体的组分,剪接体是一个大型核糖核蛋白复合体,负责从转录的前体mRNA中移除内含子(PubMed:12234937, PubMed:32494006, PubMed:34822310)。17S U2 SnRNP复合体(1)直接参与早期剪接体组装,并且(2…显示更多

【主题与分类】

主题标签:SF3B2、splicing factor 3b subunit 2、spliceosome、17S U2 SnRNP、gene、DECIPHER。

【适用方向】

结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。

【获取与许可】

源站页面:https://www.deciphergenomics.org/gene/SF3B2/overview

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://www.deciphergenomics.org/gene/SF3B2/overview

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

DECIPHER SF3B2基因表型数据包含SF3B2相关拷贝数变异、序列变异和表型关联概览数据,可用于半面短小症相关的分类研究。

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))

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案