MDA-MB-231 异种移植模型原发肿瘤空间转录组数据集
该数据集为 NCBI BioProject 收录的空间转录组数据，来源于 MDA-MB-231 异种移植模型的原发肿瘤。数据围绕单一研究计划组织，提供指向该项目所生成多种数据类型资源的统一入口
基本信息
资源简介
MDA-MB-231 异种移植模型原发肿瘤空间转录组数据集
该数据集为 NCBI BioProject 收录的空间转录组数据，英文名称为 PRJNA1281552: Spatial transcriptomics dataset of primary tumours from MDA-MB-231 xenograft model，来源于 MDA-MB-231 异种移植模型的原发肿瘤。数据围绕单一研究计划组织，提供指向该项目所生成多种数据类型资源的统一入口。本站将其归类于肿瘤 / 乳腺癌方向，主题标签为 Other。作为 BioProject 记录，它本身并不直接承载全部实验数据，而是作为项目层面的索引与聚合节点，帮助使用者定位与该项目相关的各类数据资源。整体而言，该数据集面向对乳腺癌异种移植模型空间转录组研究感兴趣的科研人员，提供从项目入口到具体数据资源的导航能力。
【数据集背景】
该数据集属于 NCBI BioProject 体系下的一个项目记录。BioProject 是围绕单一研究计划组织起来的生物数据集合，其来源可以是单一机构，也可以是一个联盟。BioProject 记录为用户提供一个统一的位置，用于查找该项目所生成的多种数据类型所对应的链接。该项目的英文名称表明其研究对象为 MDA-MB-231 异种移植模型的原发肿瘤，研究手段为空间转录组。本站分类将其归入肿瘤 / 乳腺癌，主题标签为 Other。源站未提供该项目的具体研究背景、立项动机或所属机构等更详细的信息。
【数据内容】
从名称与描述来看，该数据集的核心内容是 MDA-MB-231 异种移植模型原发肿瘤的空间转录组数据。作为 BioProject 记录，它提供指向该项目所生成多种数据类型资源的统一入口，而非单一的数据文件。源站未提供具体的样本数量、基因覆盖范围、空间分辨率、数据文件格式或数据总量等信息。主题标签为 Other，源站未提供更细粒度的主题分类说明。
【采集与来源】
该数据集来源于 ncbi.nlm.nih.gov，即 NCBI 的 BioProject 数据库。项目英文名称指明其材料为 MDA-MB-231 异种移植模型的原发肿瘤。源站未提供样本采集的具体时间、地点、伦理审批信息、实验操作流程或测序平台等细节。BioProject 作为项目层面的记录，其来源可以来自单一组织或联盟，但该项目的具体来源机构源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于需要定位或获取 MDA-MB-231 异种移植模型原发肿瘤空间转录组相关数据资源的场景。研究人员可借助该 BioProject 记录作为统一入口，查找该项目所生成的多种数据类型。其本站分类为肿瘤 / 乳腺癌，因此也可能对乳腺癌研究领域中对异种移植模型与空间转录组方法感兴趣的人员具有参考价值。源站未提供该数据集在具体研究应用中的预期用途或推荐分析方向。
【使用方法】
使用者可通过 NCBI BioProject 记录访问该数据集，并利用其提供的链接定位该项目所生成的多种数据类型资源。由于 BioProject 记录本身是项目层面的聚合入口，实际的数据获取与分析通常需要跳转至其指向的具体数据资源。源站未提供具体的数据下载方式、访问权限要求、分析工具或操作步骤等信息。
【质量与限制】
该数据集为 BioProject 项目记录，其作用在于提供统一入口以查找相关数据资源，而非直接呈现完整的实验数据或分析结果。源站未提供关于数据质量、完整性、准确性或技术验证方面的具体信息。此外，源站未提供样本量、数据规模、空间分辨率等关键指标，使用者在评估该数据集是否满足其研究需求时可能受到信息不足的限制。主题标签为 Other，源站未提供更明确的主题归类说明。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式、许可条款或使用限制等信息。使用者在引用或使用该数据集时，应参考 NCBI BioProject 记录页面及相关数据资源页面所载明的具体说明。源站未提供该项目的文献发表信息或数据使用协议。
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/PRJNA1281552
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
在异质性肿瘤中识别具有重要功能的细胞状态和结构，仍然是生物学和计算领域的重大挑战。当前的聚类或基于轨迹的模型难以应对癌细胞沿表型连续体分布这一概念。我们提出了原型分析网络（Archetypal Analysis network，AAnet），这是一种神经网络，可在单细胞数据的表型连续体中学习原型状态。与传统原型分析不同，AAnet在单纯形形状的神经网络潜在空间中学习原型。利用临床前模型和临床乳腺癌，AAnet解析出不同的细胞状态和过程，包括细胞增殖、缺氧、代谢和免疫相互作用。原发肿瘤原型在配对的肝、肺和淋巴结转移中得以重现。此处数据集包含基于10X genomics的空间转录组学（Visium）对MDA-MB-231异种移植瘤的分析，以进行原型分析并理解肿瘤异质性的空间方面。
来自匹配模型的scRNAseq数据集和转移灶被投射到该空间转录组学数据上，以理解手稿中这些原型的空间依赖性和特征。总体设计：在MDA-MB-231小鼠模型中，收集了原发肿瘤的单细胞RNA测序和空间RNA测序数据，并收集了淋巴结、肝脏和肺转移灶的单细胞RNA测序数据。此处数据集展示了本研究中使用的两个原发肿瘤的空间转录组学特征。
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？
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