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创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

CRISPR筛选探索ER+乳腺癌细胞系MCF7、T47D和CAMA-1对AKT抑制剂Capivasertib的耐药性

PRJEB105703 是一个来源于 NCBI BioProject 的肿瘤/乳腺癌研究数据集，其英文全称为 CRISPR screen exploring resistance to AKTi (Capivasertib) in ER+ Breast Cancer in MCF7, T47D and CAMA-1 cell lines。该数据集围绕雌激素受体阳性（ER+）乳腺癌细胞系展开，采用 CRISPR 筛选技术，探索细胞对 AKT 抑制剂 Capivasertib（AKTi）产生耐药的机制。研究涉及 MCF7、T47D 和 CAMA-1 三种细胞系，属于肿瘤学与乳腺癌研究领域。该数据可用于识别与 AKTi 耐药相关的基因或通路，支持耐药机制研究和潜在治疗靶点发现。作为 BioProject 记录，它汇集了与单一研究计划相关的多种生物数据类型，为用户提供统一的入口以获取该项目产生的数据链接。

【数据集背景】

该数据集属于肿瘤/乳腺癌研究领域，聚焦于 ER+ 乳腺癌对 AKT 抑制剂 Capivasertib 的耐药问题。ER+ 乳腺癌是乳腺癌的主要亚型之一，而 AKT 抑制剂是靶向该信号通路的重要治疗策略。然而，耐药性的出现限制了其临床疗效。该研究通过 CRISPR 筛选技术，在 MCF7、T47D 和 CAMA-1 三种 ER+ 乳腺癌细胞系中探索耐药机制，旨在揭示与 AKTi 耐药相关的基因或通路。这一背景信息来源于 NCBI BioProject 的记录，反映了该数据集在乳腺癌耐药研究中的定位。

【数据内容】

该数据集的核心内容为 CRISPR 筛选数据，用于探索 ER+ 乳腺癌细胞系（MCF7、T47D 和 CAMA-1）对 AKTi（Capivasertib）的耐药性。CRISPR 筛选是一种功能基因组学方法，可系统性地识别与特定表型相关的基因。该数据集可能包含筛选过程中产生的多种数据类型，但具体的数据文件类型、格式、样本数量、测序深度等细节，源站未提供。作为 BioProject 记录，它提供了指向该项目所生成的不同数据类型的链接，用户可通过这些链接获取原始数据或处理后的结果。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，属于 NCBI BioProject 数据库。BioProject 是一个生物数据集合，与单一研究计划相关，来源于单一组织或联盟。BioProject 记录为用户提供一个统一的位置，以查找该项目生成的各种数据类型。该数据集的源站标题为“CRISPR screen exploring resistance to AKTi (Capiva... (ID 1485301) - BioProject - NCBI”，其 ID 为 1485301。主题标签为“Other”。关于具体的实验方法、细胞培养条件、筛选时间点、测序平台等采集细节，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于乳腺癌耐药机制研究，特别是 ER+ 乳腺癌对 AKT 抑制剂 Capivasertib 的耐药性探索。研究人员可利用该数据识别与耐药相关的基因或通路，进而支持潜在治疗靶点的发现。此外，该数据也可用于功能基因组学分析、CRISPR 筛选数据的二次挖掘，以及与其他乳腺癌耐药数据集的整合分析。其应用场景涵盖基础研究、转化医学和药物开发等领域，但具体的使用案例需结合源站提供的链接和数据内容进一步确定。

【使用方法】

用户可通过 NCBI BioProject 数据库访问该数据集，利用其提供的链接获取与项目相关的各种数据类型。由于 BioProject 记录本身不直接存储所有数据，而是提供指向不同数据资源的入口，用户可能需要进一步访问相关数据库（如 SRA、GEO 等）以获取原始测序数据或处理后的结果。具体的数据下载、处理和分析流程，源站未提供。建议用户参考 BioProject 页面上的说明和链接，结合自身研究需求进行数据获取和分析。

【质量与限制】

该数据集来源于 NCBI BioProject，属于公共数据库中的记录，其数据质量依赖于原始研究的设计和执行。由于源站未提供详细的实验方法、数据验证信息或质量控制指标，用户在使用时需自行评估数据的适用性和可靠性。此外，该数据集仅涉及三种 ER+ 乳腺癌细胞系（MCF7、T47D 和 CAMA-1），其结果可能无法直接推广到其他细胞系或临床样本。关于数据的完整性、批次效应、重复性等信息，源站未提供。

【引用与许可】

该数据集的引用信息、许可条款和使用限制，源站未提供。用户在使用该数据集时，应遵循 NCBI BioProject 数据库的一般使用条款，并参考源站页面上的相关说明。建议在发表研究成果时，引用该 BioProject 记录及其关联的原始文献（如有）。具体的引用格式和许可细节，需查阅源站页面或联系数据提供者。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study?acc=PRJEB105703

访问原始数据

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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://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJEB105703

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。

数据说明

在乳腺癌细胞系T47D、MCF7和CAMA-1中进行了一项全基因组CRISPR-Cas9敲除筛选，旨在识别调节对选择性AKT抑制剂capivasertib敏感性和耐药性的基因。细胞被转导了CRISPR文库，随后接受capivasertib或溶剂对照（DMSO）处理。通过下一代测序评估指导RNA（sgRNA）的富集与耗竭，以确定基因层面对细胞活力和药物反应的影响。提供了初始质粒文库、基线、DMSO处理的对照组以及capivasertib处理后的重复样本的基因层面数据。

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