基本信息

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创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

犬乳腺 carcinoma 差异表达基因诊断与预后价值：整合生物信息学分析

该数据集对应 NCBI BioProject 编号 1440953，英文名称为“Diagnostic and prognostic values of differentially expressed genes in canine mammary carcinoma: An integrated bioinformatics analysis”。从名称可以看出，其研究主题聚焦于犬乳腺 carcinoma 中差异表达基因的诊断与预后价值，并采用整合生物信息学分析作为主要研究手段。该数据集在分类上归属于肿瘤 / 乳腺癌方向，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，主题标签为“Raw sequence reads”。整体而言，这是一个依托 NCBI BioProject 平台组织并公开的生物学项目数据集合，围绕特定研究目标汇集了与之相关的原始序列读长数据，供后续生物信息学分析与挖掘使用。

【数据集背景】

BioProject 是 NCBI 提供的一种项目组织机制，用于汇集与某一项单一研究计划相关的各类生物学数据。按照源站描述，一个 BioProject 通常源自某个单一机构或某个联合体，其记录为用户提供一个统一的入口，以便查找该项目所产生的多种数据类型。本数据集即属于此类项目记录，编号为 1440953，研究背景为犬乳腺 carcinoma 中差异表达基因的诊断与预后价值研究，采用整合生物信息学分析思路。本站将其归类于肿瘤 / 乳腺癌方向，主题标签为“Raw sequence reads”，说明该项目涉及原始测序读长数据。

【数据内容】

该数据集的主题标签为“Raw sequence reads”，表明其数据内容以原始序列读长为主。结合数据集名称可知，这些原始序列读长数据服务于犬乳腺 carcinoma 中差异表达基因的诊断与预后价值研究，并用于整合生物信息学分析。关于具体的样本数量、测序平台、读长长度、数据总量、基因数量或差异表达基因列表等细节，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，源站标题为“ID 1440953 - BioProject - NCBI”。其数据依托 NCBI BioProject 体系进行组织与发布，项目编号为 1440953。BioProject 作为项目记录，旨在为用户提供查找该项目所产生多种数据类型链接的统一入口。关于样本采集地点、采集时间、实验操作流程、测序建库方法等具体采集信息，源站未提供。

【适用场景】

基于该数据集的主题与数据类型，其适用场景包括：围绕犬乳腺 carcinoma 开展差异表达基因的鉴定与筛选；评估相关基因在诊断与预后方面的潜在价值；开展整合生物信息学分析；以及利用原始序列读长数据进行转录组或表达相关的再分析。此外，该数据集也可作为肿瘤 / 乳腺癌比较研究中的犬类模型数据资源。关于更具体的适用条件或推荐分析流程，源站未提供。

【使用方法】

该数据集可通过 NCBI BioProject 记录进行访问，项目编号为 1440953。用户可借助 BioProject 记录所提供的统一入口，查找并链接到该项目生成的多种数据类型。由于主题标签为“Raw sequence reads”，使用时可围绕原始序列读长数据开展后续生物信息学处理与分析。关于具体的下载方式、数据格式、分析工具或操作步骤，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集来自 NCBI BioProject，属于项目层面的数据组织记录。其主题标签为“Raw sequence reads”，说明数据以原始序列读长形式提供。关于数据质量评分、覆盖度、重复性、批次效应、样本量大小以及研究结论的普适性等具体质量与限制信息，源站未提供。此外，该数据集聚焦于犬乳腺 carcinoma，向其他物种或其它肿瘤类型的推广需谨慎，具体限制条件源站未提供。

【引用与许可】

该数据集对应 NCBI BioProject 编号 1440953，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。关于该数据集的引用格式、许可协议、使用条款或授权范围等具体信息，源站未提供。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study?acc=PRJNA1440953

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/PRJNA1440953

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

犬乳腺癌（CMC）是未绝育犬中常见的肿瘤，对动物健康构成重大威胁。由于它与人类乳腺癌（HBC）有许多相似之处，CMC 已被提议作为研究 HBC 的替代动物模型。因此，识别对这两个物种都具有潜在价值的生物标志物至关重要。本研究旨在通过整合 RNA 测序生物信息学分析，识别 CMC 与邻近健康乳腺组织之间的差异表达基因（DEGs），该分析将本研究独立生成的数据集 CPA-UN（CPA-UN）——由从 CMC 和匹配的正常乳腺组织样本中获得的 RNA-seq 数据组成——与利用下一代测序（NGS）生成的公开可用的 GEO 数据集相结合。随后通过整合性下游分析探索了与诊断和预后潜力相关的候选基因。这些发现为未来在 CMC 中对所提出的生物标志物进行功能验证奠定了基础，这将有助于阐明它们在肿瘤发生、进展和肿瘤侵袭性中的作用。

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