基本信息

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基因组

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分类

创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

肺癌患者肿瘤组织转录组分析

PRJNA1490243 是一个围绕肺癌患者来源肿瘤组织开展转录组分析的研究项目，主题标签为“Transcriptome or Gene expression”。该项目聚焦于肿瘤组织的基因表达层面，旨在通过转录组数据刻画肺癌肿瘤组织中的表达特征，为后续在转录组层面开展分类、差异表达与分子特征探索等分析提供数据基础。项目记录托管于 NCBI 的 BioProject 数据库，属于肿瘤／肺癌这一分类方向，适合关注肺癌分子机制与基因表达谱的研究者参考使用。

【数据集背景】

该数据集对应的是一项以肺癌患者肿瘤组织为研究对象的转录组分析工作。从项目定位来看，它属于生物学数据集合，围绕单一研究计划组织，汇集了由同一机构或联合体产生的多种数据类型。BioProject 记录的作用在于为用户提供一个统一入口，以便找到该项目所产生的各类相关数据。就本项目而言，其核心数据类型为转录组或基因表达数据，研究场景落在肿瘤学中的肺癌方向。

【数据内容】

依据项目标题与主题标签，数据内容为源自肺癌患者肿瘤组织的转录组分析结果，涉及基因表达层面的信息。项目可用于研究肺癌肿瘤组织中的基因表达特征，并支持转录组层面的分类、差异表达与分子特征探索等分析。除上述范围外，关于样本数量、测序平台、数据文件格式与具体数据量等信息，源站未提供。

【采集与来源】

数据来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，记录以 BioProject 形式呈现，项目英文名称为“PRJNA1490243: Transcriptome analysis of tumor tissues dervied from lung cancer patients”。项目来源于单一机构或联合体发起的单一研究计划。关于样本采集的具体地点、时间、机构名称以及伦理审批等信息，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于肺癌转录组相关的研究场景，包括对肿瘤组织中基因表达特征的分析、转录组层面的样本分类、差异表达分析以及分子特征探索等。对于希望从基因表达角度理解肺癌肿瘤组织特性的研究者，该项目可作为数据检索与获取的入口。关于更具体的应用方向或已验证的分析结论，源站未提供。

【使用方法】

用户可通过 NCBI BioProject 记录（ID 1490243）访问该项目，并借助 BioProject 提供的链接定位到该项目产生的各类相关数据。关于数据下载方式、分析流程、所需工具与软件等操作细节，源站未提供。

【质量与限制】

该项目为 BioProject 记录，其描述强调该记录是查找项目相关数据的统一入口，而非对数据质量本身的评价。关于数据质量指标、批次效应、样本量充分性以及潜在偏差等具体信息，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/geo/query/acc.cgi?acc=GSE337540

访问原始数据

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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/PRJNA1490243

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

非小细胞肺癌(NSCLC)伴软脑膜转移(LM)的预后极差。LM进展的调控机制仍不明确，从而阻碍了有效的临床干预。在此，我们对来源于软脑膜转移性肺癌患者的肿瘤组织进行了转录组分析，以探究其分子特征。在NSCLC患者中，FUS下调以及CD36或SYP上调与侵袭性LM进展相关。CD36介导的脂肪酸代谢和NED特征对NSCLC中LM的进展至关重要，凸显了CD36作为潜在LM生物标志物以及LM治疗有前景的靶点。总体设计：对野生型PC9或A549细胞及其软脑膜转移衍生株，以及其敲除衍生株(sgFUS)进行RNA-seq分析。PC9细胞分别经棕榈酸(PA)处理或未处理。

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