基本信息

模态

基因组

任务类型

分类

创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

PRJNA1519900：利用新型微阵列平台鉴定衰老相关肿瘤生长与进展驱动因子

PRJNA1519900 是 NCBI BioProject 数据库中的一项生物项目记录，标题为“Identification of senescence-associated drivers of tumour growth and progression using a novel microarray platform”。该项目聚焦于利用新型微阵列平台鉴定与衰老相关的肿瘤生长和进展驱动因子，归属于肿瘤尤其是肺癌研究方向，数据主题标签为 Transcriptome or Gene expression。BioProject 作为生物数据的集合，旨在围绕单一研究计划汇集来自单一机构或联合体的多种数据类型，并为用户提供统一入口以查找该项目所产生的各类数据。该数据集适合关注细胞衰老与肿瘤进展关系的转录组研究，尤其是肺癌相关机制探索。

【数据集背景】

该数据集对应的研究计划旨在鉴定衰老相关的肿瘤生长与进展驱动因子，并采用一种新型微阵列平台作为技术手段。项目归属于肿瘤领域，本站分类进一步指向肺癌方向。从主题标签来看，其数据属于转录组或基因表达范畴，说明该研究关注的是基因表达层面的信息。BioProject 记录的设立目的，是围绕单一研究计划汇集来自单一组织或联合体的生物数据，并为用户提供统一入口，以便查找该项目生成的不同类型数据。因此，PRJNA1519900 可被视作一个围绕“衰老—肿瘤生长与进展”这一研究主题而组织起来的转录组数据集合入口。

【数据内容】

该数据集的主题标签为 Transcriptome or Gene expression，表明其内容属于转录组或基因表达数据。项目标题明确指出研究使用了一种新型微阵列平台，因此其数据应围绕基因表达检测展开，服务于衰老相关肿瘤驱动因子的鉴定。本站分类将其归入肿瘤 / 肺癌方向，说明该表达数据与肺癌研究情境相关。除上述信息外，关于样本数量、具体基因列表、表达矩阵、分组设计、平台型号等细节，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 NCBI BioProject，源站为 ncbi.nlm.nih.gov，项目编号为 PRJNA1519900。BioProject 记录本身是生物数据的集合，来源于单一研究计划，可能来自单一组织或联合体。该记录为用户提供统一入口，以查找该项目产生的多种数据类型。关于具体样本采集地点、时间、机构、伦理审批、受试者信息或实验操作流程，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于与转录组或基因表达相关的分析场景，尤其是围绕细胞衰老与肿瘤生长、进展之间关系的研究。由于本站分类将其归入肿瘤 / 肺癌方向，因此可用于肺癌背景下衰老相关驱动因子的表达层面探索。其主题标签表明数据可用于基因表达分析，例如差异表达分析、表达模式比较等通用转录组研究用途。关于该数据集是否适用于特定临床预测、诊断标志物验证或治疗靶点筛选，源站未提供。

【使用方法】

该数据集可通过 NCBI BioProject 记录入口进行访问，用户可借助该记录查找与项目相关的不同类型数据。由于该项目主题为转录组或基因表达，使用者可按转录组数据的通用方式进行处理，例如表达定量、差异分析或功能注释等。关于具体下载方式、文件格式、分析流程、软件参数或标准化步骤，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集来自 NCBI BioProject，属于围绕单一研究计划组织的数据集合。其主题标签为 Transcriptome or Gene expression，本站分类为肿瘤 / 肺癌。关于数据质量指标、测序或微阵列原始数据质量、样本量、重复数、批次效应、缺失值情况以及验证实验信息，源站未提供。因此，使用时应结合源站记录进一步确认数据完整性与适用范围。

【引用与许可】

该数据集对应 NCBI BioProject 编号 PRJNA1519900，源站为 ncbi.nlm.nih.gov。关于该数据集的引用格式、许可条款、使用限制或授权要求，源站未提供。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE345294

访问原始数据

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付，我们提供全链路闭环服务，让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持？联系我们获取定制方案。

帮我联系

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/PRJNA1519900

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

衰老及衰老相关分泌表型（SASP）被认为促进早期肿瘤发生。然而，由于SASP的复杂性，识别其中的关键因素一直较为困难。在此，我们利用微环境微阵列（MEMA）平台上的经典SASP因子，系统性地鉴定了乳腺癌和肺癌细胞中与SASP相关的肿瘤发生驱动因素。我们发现，多种SASP因子能增强在MEMA上生长的肺癌和乳腺癌细胞的增殖及总体细胞数量，并且这两种不同细胞类型之间SASP相关的生长促进因子存在显著重叠。包括IL-6、TGF-β和EGF在内的几种因子的生长促进能力在体外实验中得到验证。有趣的是，这些因子在已改变（要么永生化，要么完全转化）的细胞中能有效驱动生长和存活，但在正常细胞中则不然，并且对乳腺细胞的影响因患者年龄而异。RNA测序显示，在SASP因子处理的细胞中，伤口愈合和干细胞程序上调。

这些相同的SASP因子在许多从衰老细胞收集的条件培养基中存在，它们促进了肺癌和乳腺癌细胞的生长，而特定SASP因子的抑制剂则部分减少了这种生长，这表明由SASP驱动的有效肿瘤发生是多因素的，需要目标细胞发生改变才能达到最大响应。

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