PRJNA1463653：AR pro——基于转录组程序增强重建单细胞多组学蛋白质表达
该数据集来自 NCBI BioProject（ID 1463653），主题为 AR pro，即从转录组程序增强重建单细胞多组学中的蛋白质表达
基本信息
资源简介
PRJNA1463653：AR pro——基于转录组程序增强重建单细胞多组学蛋白质表达
PRJNA1463653 是一个收录于 NCBI BioProject 数据库的生物学项目数据集，其主题为 AR pro，即从转录组程序增强重建单细胞多组学中的蛋白质表达。该数据集在本地分类中归属于肿瘤 / 乳腺癌方向，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，主题标签为原始序列读段（Raw sequence reads）。作为一个 BioProject 记录，它旨在为围绕单一研究计划所产生的多种类型生物数据提供统一的查找入口，方便用户定位和访问该项目下生成的不同数据资源。整体而言，该数据集聚焦于单细胞多组学层面，试图通过转录组信息来增强或重建蛋白质表达，属于肿瘤尤其是乳腺癌研究领域的一项生物信息学资源。
【数据集背景】
BioProject 是 NCBI 提供的一种数据组织方式，用于汇集与某一项单一研究计划相关的生物数据，这些计划通常来自某个单一机构或某个联合体。一个 BioProject 记录为用户提供了一个统一的位置，以便查找该项目所产生的多种数据类型之间的链接。本数据集对应的 BioProject ID 为 1463653，其主题缩写为 AR pro，全称为“Augmented reconstruction of protein expression from transcriptomic program for single-cell multiomics”，即从转录组程序增强重建单细胞多组学中的蛋白质表达。该主题表明该项目关注的是在单细胞多组学背景下，利用转录组信息来增强或重建蛋白质表达的相关研究。本地将其归类于肿瘤 / 乳腺癌方向，说明该研究可能与乳腺癌这一肿瘤类型相关。
【数据内容】
该数据集的主题标签为“Raw sequence reads”，即原始序列读段。这意味着该项目下包含的数据类型主要为测序产生的原始读段数据。BioProject 记录本身并不直接存储所有数据，而是提供指向该项目所生成的各种数据类型的链接。因此，该数据集的内容核心是围绕 AR pro 这一研究主题所产生的原始测序读段，这些读段可能用于后续的单细胞多组学分析，特别是与蛋白质表达重建相关的转录组程序分析。关于具体的样本数量、测序平台、读段长度、数据量大小等详细信息，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，即美国国家生物技术信息中心（NCBI）的官方网站。数据通过 NCBI BioProject 数据库进行收录和展示，BioProject ID 为 1463653。BioProject 作为一个集合，其数据来源于单一研究计划，该计划可能由单一组织或联合体发起。关于具体的采集地点、采集时间、样本来源机构、伦理审批信息等，源站未提供。
【适用场景】
基于该数据集的主题和标签，其适用场景可能包括：单细胞多组学研究中转录组与蛋白质表达关联分析、利用转录组程序增强重建蛋白质表达的方法开发与验证、乳腺癌相关的肿瘤生物学研究、以及原始序列读段的再分析或整合分析。由于该数据集属于 BioProject 记录，用户可以通过它找到该项目下不同数据类型的链接，从而支持跨数据类型的综合研究。关于更具体的适用场景，源站未提供。
【使用方法】
用户可以通过访问 NCBI BioProject 数据库，使用 BioProject ID 1463653 来检索和访问该数据集。BioProject 记录提供了指向该项目所生成的各种数据类型的链接，用户可以从该统一入口获取原始序列读段及其他相关数据。关于具体的数据下载方式、分析流程、软件工具要求等，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集作为 BioProject 记录，其质量依赖于源站 NCBI 的数据管理规范。然而，关于该数据集的具体质量指标、数据完整性、可能的偏差或限制，源站未提供。用户在使用时应注意，BioProject 记录本身是元数据集合，具体数据质量需参考该项目下的原始数据文件及相关文档。此外，该数据集的主题标签仅为“Raw sequence reads”，可能不包含经过处理的表达矩阵或蛋白质定量结果，用户可能需要自行进行后续分析。
【引用与许可】
关于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。用户在使用该数据集时，应参考 NCBI BioProject 的通用引用指南以及该项目页面可能提供的具体引用要求。由于源站未提供明确的许可信息，建议用户直接访问 NCBI 官网查询相关政策和该项目的最新说明。
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/PRJNA1463653
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
我们推出了AR pro，即从转录组程序增强重建蛋白质表达，这是一种监督式机器学习框架，它从实验配对的细胞中学习转录组-蛋白质映射，并为未配对细胞重建蛋白质表达，以恢复多模态图谱。我们还提出了一种改进的光学组合索引工作流程，该流程提高了表型分析准确性和索引容量，以实现双荧光蛋白测量与基因表达的高多重整合。应用于接受CDK4/6抑制剂palbociclib治疗的乳腺癌细胞系时，AR pro将关联图谱增加了八倍，从实验关联的55个细胞增加到增强后的445个，从而能够在16种条件下进行稳健的联合分析。增强关联揭示了协调的转录程序，包括在药物治疗下逃避G1期停滞的细胞中氧化磷酸化和MYC靶标通路的激活。
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。
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