基本信息

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创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

PRJNA1434321：多种小鼠乳腺癌模型中TCR库的构建与表征

PRJNA1434321 是 NCBI BioProject 数据库中的一项生物项目记录，主题为多种小鼠乳腺癌模型中 TCR 库的构建与表征。该项目围绕小鼠乳腺癌模型展开，聚焦于 T 细胞受体（TCR）库的构建与特征分析，所产生的数据类型为原始测序读段（Raw sequence reads）。作为 BioProject 体系中的一项记录，它汇集了与这一单一研究计划相关的生物学数据，便于用户在一个统一入口下查找该项目所生成的不同类型数据。该数据集在分类上被归入肿瘤领域，主题标签为原始测序读段，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。

【数据集背景】

BioProject 是 NCBI 提供的一种记录形式，用于汇集与单一研究计划相关的生物学数据，这些计划通常来自单一机构或联合体。一个 BioProject 记录为用户提供了一个统一的位置，用以查找为该项目生成的不同类型数据的链接。PRJNA1434321 即属于此类记录，其英文名称为“Construction and characterization of TCR repertoires in diverse mouse breast cancer models”，表明该项目的研究方向是在多种小鼠乳腺癌模型中构建并表征 TCR 库。该数据集在本站被归类为肿瘤领域，主题标签为原始测序读段。

【数据内容】

该数据集的主题标签为“Raw sequence reads”，即原始测序读段。结合项目名称可知，这些原始测序读段用于 TCR 库的构建与表征，研究对象为多种小鼠乳腺癌模型。除上述信息外，关于数据的具体规模、样本数量、测序平台、读长、文件格式等细节，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 1434321 - BioProject - NCBI”。其数据来自 NCBI BioProject 数据库中的一条项目记录，项目编号为 PRJNA1434321。关于样本采集的具体地点、时间、伦理审批信息以及实验操作流程等，源站未提供。

【适用场景】

基于项目主题，该数据集可用于与小鼠乳腺癌模型中 TCR 库构建与表征相关的研究场景，例如免疫组库分析、T 细胞受体多样性研究，以及肿瘤免疫相关的基础研究。由于数据内容为原始测序读段，适合需要进行原始数据再分析的用户使用。关于更具体的适用场景说明，源站未提供。

【使用方法】

该数据集可通过 NCBI BioProject 数据库进行访问，用户可在 BioProject 记录中查找该项目所生成的不同类型数据的链接。关于数据下载、处理流程、分析工具或具体操作步骤，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集为 BioProject 记录，汇集了与单一研究计划相关的生物学数据。关于数据质量评估指标、覆盖度、误差率、批次效应或使用限制等信息，源站未提供。

【引用与许可】

关于该数据集的引用方式与许可条款，源站未提供。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study?acc=PRJNA1434321

访问原始数据

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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/PRJNA1434321

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

选用SPF级4周龄雌性BALB/c和C57BL/6小鼠建立三种乳腺癌小鼠模型：7只BALB/c小鼠接种EMT6细胞，8只BALB/c小鼠接种4T1细胞，7只C57BL/6小鼠接种E0771细胞，并设健康对照组（5只BALB/c和3只C57BL/6小鼠）。模型小鼠安乐死后，采集肿瘤组织、脾脏和肺组织：从肿瘤组织和脾脏中分选CD4+CD25+调节性T细胞（Tregs），从肺肿瘤浸润组织中分选总T细胞；健康对照小鼠仅采集脾脏并分选CD4+CD25+ Tregs。从所有分选细胞样本中提取总DNA，通过多重PCR构建TCR beta CDR3文库，并采用高通量测序进行表征。

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