PRJNA1370940：多重嵌合肿瘤模型揭示群体内与群体间药物反应的自然表型变异 [CRISPR screen]
该数据集来自 NCBI，属于肿瘤/肺癌分类，主题标签为 Other。源站描述介绍 GENEVA 平台，可将多株患者来源细胞系与癌细胞系混合构建 pooled 3D 培养与异种移植模型，在单细胞分辨率下测量药物扰动后的分子与表型反应，从而在单次实验中研究广泛遗传背景下的药物反应
![PRJNA1370940: Multiplexed mosaic tumor models reveal natural phenotypic variations in drug response within and between populations [CRISPR screen]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/135785.jpg)
基本信息
资源简介
PRJNA1370940：多重嵌合肿瘤模型揭示群体内与群体间药物反应的自然表型变异 [CRISPR screen]
该数据集来自 NCBI，英文名称为 PRJNA1370940: Multiplexed mosaic tumor models reveal natural phenotypic variations in drug response within and between populations [CRISPR screen]，本站归类为肿瘤 / 肺癌，主题标签为 Other。源站描述指出，患者之间的异质性给癌症药物开发带来显著挑战；尽管候选药物在临床上的成功取决于其在大量多样化患者中的疗效，但由于传统异种移植模型缺乏可扩展性，临床前候选药物评估通常只使用少数体内模型。为此，研究者开发了 GENEVA 平台，可在 3D 与体内条件下以单细胞分辨率测量药物扰动后的分子与表型反应。该平台通过将多株患者来源细胞系与癌细胞系混合构建 pooled 3D 培养与异种移植模型，模拟癌症的遗传多样性，使单次实验即可研究广泛遗传背景下的药物反应，并整合高分辨率转录组学与多重检测手段。
【数据集背景】
患者间异质性是癌症药物开发中的核心难题。候选药物能否在临床取得成功，取决于其能否在数量众多、遗传背景各异的患者群体中产生疗效。然而，传统异种移植模型的可扩展性有限，导致临床前评估往往只能依赖少量体内模型，难以覆盖人群间的多样性。为应对这一限制，研究者建立了 GENEVA 平台，旨在以可扩展的方式在单细胞分辨率下测量分子与表型层面对药物扰动的反应，并同时支持 3D 培养与体内模型两种场景。该数据集即围绕这一平台产生的多重嵌合肿瘤模型，用于揭示群体内与群体间药物反应的自然表型变异，并涉及 CRISPR 筛选。
【数据内容】
该数据集属于肿瘤 / 肺癌分类，主题标签为 Other。其核心内容是多重嵌合肿瘤模型在药物扰动下的分子与表型反应数据。按照源站描述，GENEVA 平台将多株患者来源细胞系与癌细胞系混合，构建 pooled 3D 培养与异种移植模型，从而在单一实验体系中涵盖广泛的遗传背景。平台以单细胞分辨率测量反应，并整合高分辨率转录组学与多重检测手段。数据集名称中的 CRISPR screen 表明其包含 CRISPR 筛选相关内容。除上述信息外，源站未提供关于样本数量、细胞系具体清单、测序深度、数据文件类型与规模的进一步说明。
【采集与来源】
数据来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。数据产生依托 GENEVA 平台：将多株患者来源细胞系与癌细胞系合并为 pooled 3D 培养与异种移植模型，对模型施加药物扰动后，在 3D 与体内条件下以单细胞分辨率采集分子与表型反应，并结合高分辨率转录组学与多重检测。关于具体样本采集流程、动物模型细节、测序平台与试剂信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于研究肿瘤（尤其是肺癌方向）在药物扰动下的反应异质性，包括同一群体内部以及不同群体之间的自然表型变异。由于平台在单次实验中即可覆盖广泛遗传背景，可用于临床前候选药物在多样化遗传背景下的疗效评估探索。其单细胞分辨率的分子与表型读出，以及转录组学与多重检测的整合，适合开展药物反应机制与表达特征关联的分析。CRISPR 筛选属性使其可用于相关筛选研究。具体适用分析类型与下游应用，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用说明，包括数据下载方式、文件组织格式、处理流程、分析工具与参数设置等。
【质量与限制】
源站未提供该数据集的质量评估信息与明确限制说明。可确认的背景是：该平台针对传统异种移植模型可扩展性不足的问题而设计，通过混合多株细胞系来模拟遗传多样性；这种混合设计所对应的具体技术局限与验证结果，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。
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/PRJNA1370940
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
患者之间的异质性对癌症药物开发构成了重大挑战。尽管候选药物在临床上的成功取决于其对大量多样化患者的疗效，但由于传统异种移植模型缺乏可扩展性，临床前候选药物的检测仅使用少数体内临床前模型。为解决这一局限性，我们开发了GENEVA——一个可扩展的平台，能够在单细胞分辨率下，在3D和体内环境中测量对药物扰动的分子和表型反应。GENEVA通过将多个患者来源的细胞系和癌细胞系整合到混合3D培养和异种移植模型中，模拟癌症的遗传多样性，使我们能够在单一实验中研究广泛遗传背景下的药物反应。该平台将高分辨率转录组学与多重单细胞分析相结合，提供了揭示癌症基因型与药物反应之间相互作用的独特能力。在本研究中，我们应用GENEVA研究KRAS G12C抑制剂，并证明线粒体激活是KRAS抑制后细胞死亡的关键驱动因素。
此外，我们利用体内GENEVA小鼠模型，将上皮-间质转化（EMT）确定为对KRAS G12C抑制的一种显著耐药机制。这些发现凸显了GENEVA在识别新型治疗靶点和优化联合疗法方面的实用性，同时强调了其通过在以可扩展且稳健的检测中模拟肿瘤异质性的复杂性，来弥合临床前癌症模型与患者预后之间差距的潜力。总体设计：将转导了dCas9-KRAB并混合了靶向约100个基因的双sgRNA文库的肺癌细胞系（H358、H2122、H23、H441）注射到NSG小鼠侧腹以形成嵌合异种移植瘤。植入后两天，小鼠接受Sotorasib（$100~mg/\text{kg}$）或溶媒对照治疗。给药方案为p
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
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