PRJNA1429545：膜蛋白聚焦CRISPR筛选鉴定ATP2A2为肺腺癌中CCND1可成药转录共调控因子
该数据集来自 NCBI BioProject（ID 1429545），主题为膜蛋白聚焦的 CRISPR 筛选，旨在鉴定肺腺癌中 ATP2A2 作为 CCND1（Cyclin D1）的可成药转录共调控因子
基本信息
资源简介
PRJNA1429545：膜蛋白聚焦CRISPR筛选鉴定ATP2A2为肺腺癌中CCND1可成药转录共调控因子
PRJNA1429545 是 NCBI BioProject 数据库中的一项生物项目记录，其英文名称为“Membrane Protein-focused CRISPR Screen Identifies ATP2A2 as a Druggable Transcriptional Co-regulator of CCND1 (Cyclin D1) in Lung Adenocarcinoma”。该数据集在分类上属于肿瘤 / 肺癌领域，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，主题标签为“Raw sequence reads”。从标题和短描述来看，该项目围绕膜蛋白聚焦的 CRISPR 筛选展开，目标是在肺腺癌中鉴定 ATP2A2 作为 CCND1（Cyclin D1）的可成药转录共调控因子。BioProject 作为生物数据的集合记录，旨在为单一研究计划或联盟提供统一入口，便于用户查找该项目产生的多种数据类型。该数据集因此可作为肺腺癌功能基因组学研究的一个资源入口，尤其与 CRISPR 筛选、膜蛋白靶点发现及 Cyclin D1 调控机制相关。
【数据集背景】
该数据集来自 NCBI BioProject，项目编号为 1429545。其标题明确指出研究核心是“膜蛋白聚焦的 CRISPR 筛选”，并以此鉴定 ATP2A2 作为肺腺癌中 CCND1（Cyclin D1）的可成药转录共调控因子。肺腺癌是肺癌的一种主要亚型，而 CCND1（Cyclin D1）是细胞周期调控中的关键因子。该研究将膜蛋白作为筛选焦点，可能意在发现位于细胞膜或膜相关区域、且对 CCND1 转录具有调控作用的可成药靶点。ATP2A2 被识别为这样的候选因子，提示其可能作为转录共调控因子参与 CCND1 的表达调控。该 BioProject 记录本身是相关生物数据的集合，来源于单一组织或联盟，并提供链接以访问该项目生成的不同数据类型。
【数据内容】
该数据集的源站描述指出，BioProject 记录提供用户一个单一位置，以查找为该项目生成的多种数据类型。主题标签为“Raw sequence reads”，表明该项目包含原始序列读长数据。这些原始序列读长可能来自 CRISPR 筛选实验，但具体样本数量、测序平台、读长长度、数据量、文件格式等细节，源站未提供。除原始序列读长外，是否还包含其他数据类型，源站未提供。该数据集在分类上属于肿瘤 / 肺癌，因此其数据内容与肺腺癌研究直接相关。整体而言，该数据集的核心内容应围绕膜蛋白聚焦的 CRISPR 筛选，以及 ATP2A2 作为 CCND1 可成药转录共调控因子的鉴定过程，但具体数据组成需以源站记录为准。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，属于 NCBI BioProject 数据库。BioProject 记录通常来源于单一组织或联盟，用于汇集与单一研究计划相关的生物数据。该项目的英文名称和短描述均指向一项关于肺腺癌的 CRISPR 筛选研究。然而，关于样本采集地点、采集时间、伦理审批信息、实验操作流程、测序中心、建库方法等具体采集与来源信息，源站未提供。该数据集的主题标签为“Raw sequence reads”，说明其来源数据至少包括原始序列读长，但原始数据的具体产生方式、实验条件及生物样本背景，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于与肺腺癌功能基因组学相关的研究场景，尤其是涉及膜蛋白聚焦 CRISPR 筛选、CCND1（Cyclin D1）转录调控以及可成药靶点鉴定的分析。研究人员可能利用该数据集探索 ATP2A2 作为 CCND1 转录共调控因子的作用，或将其用于筛选数据的再分析、候选基因验证及药物靶点发现。由于主题标签为“Raw sequence reads”，该数据集也可用于需要原始测序读长的分析流程，例如读长比对、基因敲除效率评估、sgRNA 丰度分析等。此外，该数据集可作为 NCBI BioProject 的入口，帮助用户定位与该项目相关的多种数据类型。但具体适用场景需结合源站提供的完整数据描述，源站未提供更详细的适用建议。
【使用方法】
该数据集可通过 NCBI BioProject 记录访问，项目 ID 为 1429545。用户通常可在 BioProject 页面中找到指向该项目生成的不同数据类型的链接。由于主题标签为“Raw sequence reads”，用户可能需要下载原始序列读长文件，并按照 CRISPR 筛选数据分析的标准流程进行处理。然而，关于具体的下载方式、文件组织、数据处理步骤、推荐工具或分析参数，源站未提供。用户应参考 NCBI BioProject 页面上的实际链接和说明，以获取该数据集的使用方法。该记录本身不提供分析教程或操作指南，源站未提供相关细节。
【质量与限制】
该数据集来自 NCBI BioProject，属于公共数据库记录。BioProject 作为数据集合，提供统一入口以查找项目相关数据，但其本身不保证数据的完整性、准确性或分析结论的可重复性。该数据集的标题和短描述指向一项具体研究，但关于数据质量评估、测序深度、覆盖度、重复性、对照设置、批次效应等信息，源站未提供。主题标签为“Raw sequence reads”，意味着数据可能未经充分处理，用户需自行进行质量控制和分析。此外，该数据集仅覆盖肺腺癌中膜蛋白聚焦 CRISPR 筛选的相关内容，其结论是否适用于其他癌症类型或生物背景，源站未提供。该记录未提供关于数据限制的明确说明，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，属于 NCBI BioProject 数据库。关于该数据集的引用方式、许可协议、使用条款、数据共享政策以及是否允许商业使用等信息，源站未提供。用户在使用该数据集时，应访问 NCBI BioProject 页面，查看该项目的具体引用要求和许可声明。由于源站未提供相关细节，无法在此给出具体的引用格式或授权条件。建议用户直接参考 NCBI 的通用政策以及该 BioProject 记录页面上可能附带的说明。
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/PRJNA1429545
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
肺腺癌（LUAD）是最常见的非小细胞肺癌（NSCLC）之一。近期研究进展凸显了以细胞周期为靶点的药物，如细胞周期蛋白依赖性激酶（CDK）抑制剂，在包括NSCLC在内的多种癌症治疗中的应用。然而，在临床实践中，CDK抑制剂相关的局限性已有报道，如获得性耐药。这促使人们探索细胞周期中可成药的调控或代偿通路，作为CDK抑制剂的替代或联合治疗策略。在此，我们在A549细胞中开展了以膜蛋白为靶点的CRISPR筛选，以发现LUAD中的上游调控蛋白。内质网（ER）定位蛋白ATP2A2被鉴定为最重要的候选基因，随后被证实对LUAD细胞增殖、迁移和侵袭至关重要。转录组分析表明，ATP2A2通过参与细胞周期调控影响LUAD。机制研究揭示，ATP2A2与另一种内质网蛋白HACD3相互作用，并共同调控CCND1基因（细胞周期蛋白D1）的转录，后者与CDK4/6形成复合物。
研究发现，ATP2A2和HACD3通过激活NF-kB信号通路及p65蛋白的核转位促进CCND1表达，而p65蛋白已知是CCND1的转录因子。最重要的是，姜黄素——一种靶向ATP2A2的天然产物——在体外实验和异种移植小鼠模型中均能抑制LUAD。综上所述，我们的结果揭示了ATP2A2-HACD3-NF-kB作为细胞周期蛋白D1表达的调控轴，并为开发靶向ATP2A2的药物作为LUAD的细胞周期导向治疗提供了新思路。
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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