佛山大学基于SERPINE1在调控细胞增殖与侵袭中发挥黑色素瘤依赖性多重作用的转录组与功能表型数据集，是基于NCBI GEO数据库原始数据，经佛山大学科研团队通过分析进行实质性加工处理而形成的结构化数据集。该数据集系统收录了60个与黑色素瘤细胞增殖和侵袭相关的关键基因的完整表达谱信息，涵盖基因差异表达变化、功能注释分类、表达水平评级及综合评分等多维度指标，所有数据均通过严格的质量控制流程确保完整性和可靠性。本数据集通过创新性的计算分析和标准化处理，构建了SERPINE1在黑色素瘤中的作用机制图谱，为肿瘤生物学机制研究、药物靶点筛选和生物标志物发现等科研应用提供了重要的基础数据支撑。

1.数据下载与验证：从GEO数据库下载相关数据集的原始文件，原始数据包括：使用MD5校验验证文件完整性，确保数据无损坏或篡改。 2.数据清洗与预处理： 质量控制：对原始数据执行质量控制，剔除低质量样本和存在数据缺失的记录，确保数据的完整性和可靠性。 数据筛选：根据研究目标，筛选出与黑色素瘤（肿瘤类型）、C918细胞系相关的特异性数据子集。 3.核心指标计算与数据分析： 相对最高值差异百分比计算：通过公式 (1 - 该基因表达值/组内最高表达值) × 100% 进行计算。 4.数据整合与格式化： 基因注释：所有基因名称统一为标准命名，功能分类标注。 字段对齐：确保每条数据记录包含所有定义的字段。 5.数据分类与综合评分体系 根据计算出的“相对最高值差异百分比”，将基因表达水平划分为高（≤10%）、中（10%-25%）、低（>25%）三个等级。“差异显著性评级”则综合了统计检验的p值和差异倍数（Log2FC），划分为“极显著”、“显著”、“中等”和“一般”四个级别。同时，基于基因注释信息中的关键词（如“novel”、“readthrough”等），对基因进行了功能分类。

1.肿瘤机制研究：用于分析SERPINE1在黑色素瘤中的调控网络及潜在靶点。 2.药物开发：为靶向治疗筛选关键基因（如高表达促癌基因或低表达抑癌基因）。 3.生物标志物挖掘：通过差异表达基因与临床表型关联，辅助诊断或预后评估。 4.学术研究：为非编码RNA（如LINC01173、microRNA）功能研究提供数据基础。

序号 基因名称 差异表达变化 肿瘤类型 细胞系 基因注释 相对最高值差异_% 表达水平分类 差异显著性评级 基因功能分类 1 TMEM189-UBE2V1 16.93992752 黑色素瘤 C918 TMEM189-UBE2V1 readthrough [Source:HGNC Symbol;Acc:HGNC:33521] 0 高表达 一般 通读基因 2 AC245033 16.16716942 黑色素瘤 C918 novel protein 4.561755655 高表达 一般 新发现基因 3 AL662899 16.10426882 黑色素瘤 C918 novel protein 4.933071265 高表达 一般 新发现基因

字段名 类型 描述 序号 整数 基因在数据集中的唯一编号 基因名称 文本 基因标准命名（如HGNC或NCBI数据库来源） 差异表达变化 数值 基因表达量差异的量化值（如log2FC或类似指标） 肿瘤类型 文本 数据来源的肿瘤类型（本数据集均为“黑色素瘤”） 细胞系 文本 使用的细胞系名称（C918） 基因注释 文本 基因功能描述及数据库来源（如HGNC、RFAM等） 相对最高值差异_% 数值 该基因表达量与组内最高表达量的相对差异百分比 表达水平分类 文本 基于相对差异的分类（高/中/低表达） 差异显著性评级 文本 统计学显著性等级（一般/中等/显著/极显著） 基因功能分类 文本 基因功能类别（如已知功能基因、新发现基因、伪基因、非编码RNA等）