PRJNA1190437:多重RNA-FISH引导的LCM-seq

主题标签为 Raw sequence reads,属于原始序列读长数据。BioProject 用于汇集由单一机构或联盟发起的同一项研究计划所产生的多种类型生物数据,并为用户提供统一入口以链接该项目生成的不同数据类型

sra
浏览 4
基因组Raw sequence reads
PRJNA1190437: Multiplexed RNA-FISH guided LCM-seq

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA1190437:多重RNA-FISH引导的LCM-seq

PRJNA1190437 是一个以“Multiplexed RNA-FISH guided LCM-seq”为主题的生物研究项目数据集,收录于 NCBI 的 BioProject 数据库,本站将其归类于肿瘤 / 乳腺癌方向。该数据集的主题标签为 Raw sequence reads,表明其核心内容属于原始序列读长数据。BioProject 作为生物数据的汇集入口,用于整合由单一机构或联盟发起的同一项研究计划所产生的多种类型生物数据,并为用户提供统一入口,以便链接到该项目下生成的不同数据类型。因此,该数据集不仅包含测序读长本身,也承载着与项目相关的数据组织与索引信息,便于研究者在统一框架下检索和使用。

【数据集背景】

该数据集来源于 NCBI 的 BioProject 数据库,源站标题为“ID 1190437 - BioProject - NCBI”。BioProject 的定位是汇集与单一研究计划相关的生物数据,这些数据可来自单一组织或联盟。一个 BioProject 记录为用户提供单一入口,用于查找该项目所产生的多种数据类型。该数据集以“Multiplexed RNA-FISH guided LCM-seq”为英文名称,本站分类为肿瘤 / 乳腺癌,主题标签为 Raw sequence reads。上述信息构成了该数据集的基本背景,说明其属于一项以原始序列读长为核心数据类型的生物研究计划。

【数据内容】

该数据集的主题标签为 Raw sequence reads,属于原始序列读长数据。这意味着数据集的主要内容形式为测序产生的原始读长。BioProject 记录本身并不限于单一数据类型,而是汇集同一研究计划下的多种数据类型,并提供链接以访问这些数据。因此,该数据集在内容层面既包含原始序列读长,也可能通过 BioProject 入口关联到该项目生成的其他数据类型。关于具体样本数量、读长长度、测序平台、数据量等细节,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,源站为 NCBI 的 BioProject 数据库,项目编号为 1190437。BioProject 记录由单一机构或联盟发起,用于汇集同一研究计划产生的生物数据。该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,源站描述说明了 BioProject 的一般性质:它是一个生物数据的集合,与单一研究计划相关,来自单一组织或联盟,并为用户提供单一入口以查找该项目生成的不同数据类型。关于具体的采集方法、实验设计、样本来源、机构名称等信息,源站未提供。

【适用场景】

该数据集的主题标签为 Raw sequence reads,适用于需要原始序列读长数据的分析场景。BioProject 作为统一入口,适合用户查找和链接该项目生成的不同数据类型。本站分类为肿瘤 / 乳腺癌,表明该数据集可能适用于该领域的相关研究。由于数据集名称包含 Multiplexed RNA-FISH guided LCM-seq,其主题与多重 RNA-FISH 引导的 LCM-seq 相关,但具体适用场景的细节需结合原始序列读长数据的使用方式。关于该数据集在特定研究中的具体应用案例,源站未提供。

【使用方法】

用户可通过 NCBI 的 BioProject 数据库访问该数据集,项目编号为 1190437。BioProject 记录提供单一入口,用于查找该项目生成的不同数据类型,并链接到相关数据。用户可依据主题标签 Raw sequence reads 定位原始序列读长数据,并结合 BioProject 提供的链接获取其他数据类型。关于具体的下载方式、数据格式、处理流程、分析工具等,源站未提供。

【质量与限制】

该数据集的主题标签为 Raw sequence reads,属于原始序列读长数据,通常需要后续处理和分析。BioProject 记录汇集了同一研究计划下的多种数据类型,但关于数据质量、覆盖度、准确性、完整性等具体指标,源站未提供。此外,关于该数据集的样本量、测序深度、批次效应、潜在偏差等信息,源站未提供。用户在使用时应参考源站提供的元数据和相关文档。

【引用与许可】

该数据集来源于 ncbi.nlm.nih.gov 的 BioProject 数据库,项目编号为 1190437。关于该数据集的引用方式、许可条款、使用限制等信息,源站未提供。用户在使用该数据集时,应遵循 NCBI 及 BioProject 的相关规定,并参考源站提供的引用指南。关于具体的引用格式和许可细节,源站未提供。

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://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1190437

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

该数据集是在题为“The spatially informed mFISHseq assay resolves biomarker discordance and predicts treatment response in breast cancer”的研究中创建的,可在此处找到 https://www.nature.com/articles/s41467-024-55583-2。我们的方法mFISHseq将多重RNA荧光原位杂交与RNA测序相结合,并以激光捕获显微切割为指导。该技术确保了肿瘤纯度,允许对全转录组数据进行无偏分析,并明确量化肿瘤内异质性。在一项涉及1,082例FFPE乳腺肿瘤的回顾性队列研究中,mFISHseq在训练集和测试集中均表现出高分析有效性,与免疫组织化学相比准确率达93%。在初始1,082例乳腺样本队列中,我们排除了1例因撤回知情同意的样本、4例因FFPE块或切片损坏而无法处理的样本、63例因病理复核显示为良性/健康组织或DCIS/LCIS的样本,以及1例临床数据缺失的样本。这留下了1,013例乳腺肿瘤组成的队列可供后续分析。

已发表的1,254例乳腺癌样本包括:1,014例浸润性乳腺癌患者(其中1例样本无临床数据)、99例来自额外采集感兴趣区域(ROI)并经激光捕获显微切割(LCM)的患者的亚型样本、25例原位癌患者(24例导管原位癌/1例小叶原位癌)、24例无肿瘤组织(即从肿瘤标本中解剖出的组织,经病理复核仅含健康细胞、非典型导管增生或其他良性细胞)、12例真正健康样本、41例用于LCM与非LCM实验的卷曲样本,以及39例阳性对照样本。RNA分离采用Macherey Nagel NucleoSpin总RNA FFPE XS试剂盒。RNA分离后,使用Qubit RNA HS(高灵敏度)检测试剂盒在Qubit 4荧光仪上测定RNA数量,并使用Agilent高灵敏度RNA ScreenTape配合安

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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