从皮下到原位:肺癌研究中缩小与人类疾病差距的小鼠模型
该数据集来自 NCBI GEO(GSE301349),聚焦小鼠肺癌原位模型研究。源站描述指出,临床前肺癌模型常因难以复现患者肿瘤微环境和转移过程而无法预测临床结局;本研究通过开胸注射表达荧光素酶的肺腺癌细胞,稳定生成单发、边界清晰的肺实质结节,更接近人类原发肿瘤,并利用生物发光成像和计算机断层扫描进
![GSE301349: From subcutaneous to orthotopic: Bridging the gap to human disease in lung cancer research [mouse]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/119629.jpg)
基本信息
资源简介
从皮下到原位:肺癌研究中缩小与人类疾病差距的小鼠模型
From subcutaneous to orthotopic: Bridging the gap to human disease in lung cancer research [mouse]
该数据集来自 NCBI GEO(GSE301349),聚焦小鼠肺癌原位模型研究。源站描述指出,临床前肺癌模型常因难以复现患者肿瘤微环境和转移过程而无法预测临床结局;本研究通过开胸注射表达荧光素酶的肺腺癌细胞,稳定生成单发、边界清晰的肺实质结节,更接近人类原发肿瘤,并利用生物发光成像和计算机断层扫描进行纵向监测,实现肿瘤进展的空间与体积评估,且肿瘤大小与初始细胞剂量相关。比较分析显示原位肿瘤具有更强的血管生成和增殖能力。数据可用于肺癌模型表达谱分析与分类研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 01 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):临床前肺癌模型常因难以复现患者中复杂的肿瘤微环境和转移过程而无法预测临床结局。在本研究中,我们建立并表征了一种临床相关的小鼠原位肺癌模型,较传统皮下模型有实质性进步。通过开胸注射表达荧光素酶的肺腺癌细胞,我们稳定地在肺实质内生成单发、边界清晰的结节,高度模拟人类原发肿瘤。利用生物发光成像和计算机断层扫描进行纵向监测,可准确评估肿瘤进展的空间和体积,肿瘤大小与初始细胞剂量相关。比较分析表明,原位肿瘤表现出增强的血管生成、增殖和再
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签:GPL30172、10090。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE301349
【使用注意】
· 源站最后修改于 Dec 17 202,引用时请注意版本时效。
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/geo/query/acc.cgi?acc=GSE301349
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
Preclinical lung cancer models frequently fail to predict clinical outcomes due to their limited ability to replicate the complex tumor microenvironment and metastatic processes seen in patients. In this study, we establish and characterize a clinically relevant orthotopic lung cancer model in mice, offering a substantial advancement over conventional subcutaneous models. Using thoracotomy-based injection of luciferase-expressing lung adenocarcinoma cells, we consistently generate single, well-defined nodules within the lung parenchyma that closely mimic human primary tumors. Longitudinal monitoring with bioluminescence imaging and computed tomography enables accurate spatial and volumetric assessment of tumor progression, with tumor size correlating with the initial cell dose. Comparative analyses demonstrate that orthotopic tumors exhibit enhanced vascularization, proliferation, and reduced hypoxic and stress markers (HIF-1α, γH2AX, p16, p21), alongside elevated Cyclin D1 expression-features reflecting a more physiologically relevant tumor environment. Importantly, orthotopic tumors display an enriched and organized immune infiltration, including enriched CD4⁺ and CD8⁺ T cells and dendritic cells, forming immune niches not present in subcutaneous models. To model metastasis, we isolate and culture circulating tumor cells (CTCs) from orthotopic tumor-bearing mice. Intracardiac injection of these CTCs leads to organ-specific metastases (e.g., liver, brain, bone), recapitulating clinical dissemination patterns. Transcriptomic and proteomic profiling of metastatic sublines reveals both conserved pro-metastatic programs-including chemokine signaling, EMT, and immune evasion-and niche-specific adaptations, particularly in bone metastases. This orthotopic model offers enhanced translational relevance for evaluating therapies and dissecting metastatic progression in lung cancer.
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。




