PRJDB14381：4T1 小鼠乳腺癌模型中全身炎症的 SAA1-2 作用
癌症会诱导肝脏产生急性期蛋白，如血清淀粉样蛋白 alpha（SAA），并引起全身炎症。尽管急性期反应与全身炎症常同时出现已为人熟知，但 SAA 蛋白在癌症背景下全身炎症中的直接作用仍未被充分表征，尤其是在体内
基本信息
资源简介
PRJDB14381：4T1 小鼠乳腺癌模型中全身炎症的 SAA1-2 作用
PRJDB14381 数据集聚焦于 4T1 小鼠乳腺癌模型中全身炎症与 SAA1-2 的关系。癌症会诱导肝脏产生急性期蛋白，如血清淀粉样蛋白 alpha（SAA），并引起全身炎症。尽管急性期反应与全身炎症常同时出现已为人熟知，但 SAA 蛋白在癌症背景下全身炎症中的直接作用仍未被充分表征，尤其是在体内。该数据集旨在通过 4T1 小鼠乳腺癌模型，研究 SAA 蛋白在全身炎症中的体内意义，为理解肿瘤诱导的急性期反应与系统性炎症之间的联系提供数据基础。本站将其归类于肿瘤 / 乳腺癌方向，来源站为 ebi.ac.uk。
【数据集背景】
癌症不仅影响局部组织，还会引发全身性反应。其中，肝脏产生急性期蛋白如血清淀粉样蛋白 alpha（SAA）是重要表现之一，同时伴随全身炎症。尽管急性期反应与全身炎症的共现现象已被广泛认识，但 SAA 蛋白在癌症相关全身炎症中的直接作用，尤其是在体内条件下的功能，仍未被充分表征。该数据集围绕 4T1 小鼠乳腺癌模型展开，旨在研究 SAA1-2 在全身炎症中的角色，以填补这一知识空白。
【数据内容】
该数据集来源于 PRJDB14381 项目，英文名称为“Role of SAA1-2 of systemic inflammation in the 4T1 murine breast cancer model”。其核心内容涉及在 4T1 小鼠乳腺癌模型中，对 SAA 蛋白（特别是 SAA1-2）在全身炎症中作用的体内研究。数据集可能包含与急性期蛋白表达、全身炎症指标以及肿瘤模型相关的实验数据。具体的数据类型、样本数量、检测指标等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 ebi.ac.uk。项目编号为 PRJDB14381。关于样本采集的具体方法、实验设计、动物模型构建细节、时间点、组织类型、测序或检测平台等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于肿瘤生物学、乳腺癌研究、炎症与免疫学交叉领域，特别是关注急性期反应、血清淀粉样蛋白 alpha（SAA）在癌症全身炎症中作用的研究。可用于探索 SAA 蛋白在 4T1 小鼠乳腺癌模型中的体内功能，以及癌症诱导的全身炎症机制。也可作为比较研究或 meta 分析的参考数据。具体适用场景需结合源站提供的完整信息，源站未提供更详细的适用说明。
【使用方法】
关于该数据集的具体使用方法，如数据下载、格式、预处理步骤、分析工具或流程等，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集基于 4T1 小鼠乳腺癌模型，研究 SAA1-2 在全身炎症中的角色。其质量与限制信息，包括样本量、技术重复、数据完整性、潜在偏差等，源站未提供。使用者应参考源站描述及原始项目信息进行评估。
【引用与许可】
该数据集的引用方式、许可协议、使用条款等信息，源站未提供。
下载信息
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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。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJDB14381
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
癌症可诱导肝脏产生急性期蛋白，如血清淀粉样蛋白α（SAA），并引起全身性炎症。尽管急性期反应与全身性炎症的伴随出现已为人熟知，但SAA蛋白在癌症背景下全身性炎症中的直接作用仍未被充分阐明，尤其是在体内。本研究旨在探讨在4T1小鼠乳腺癌模型中，SAA蛋白在全身性炎症中的体内意义。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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