PRJDB16684：结直肠癌新生小簇的生长模式受脱离时 Notch 信号调控
癌细胞簇比单细胞具有更强的转移形成能力。这表明癌细胞簇作为癌症的最小单位，具有与单细胞不同的生物学特性。从肿瘤团块中新形成的新生癌细胞簇的性质在很大程度上仍不清楚
基本信息
资源简介
PRJDB16684：结直肠癌新生小簇的生长模式受脱离时 Notch 信号调控
PRJDB16684 数据集聚焦于结直肠癌新生小簇的生长模式及其调控机制，核心发现指向 Notch 信号在细胞脱离过程中的作用。该数据集来源于 ebi.ac.uk，在分类上归属于肿瘤 / 其他。源站描述指出，癌细胞簇比单细胞具有更强的转移形成能力，这提示癌细胞簇作为癌症的最小单位，可能具备与单细胞不同的生物学特性。然而，从肿瘤团块中新形成的新生癌细胞簇，其性质在很大程度上仍不清楚。该数据集借助类器官技术建立模型，从较大的癌团块中生成小细胞簇，并追踪每一个结肠癌细胞从单细胞到四细胞簇的生长模式，将生长模式划分为活跃生长的球体、生长不良的球体和死亡细胞三类，为理解结直肠癌早期簇集行为提供了研究基础。
【数据集背景】
癌症转移是肿瘤研究中的核心问题之一。源站描述提到，癌细胞簇在转移形成能力上高于单细胞，这一现象暗示癌细胞簇并非单细胞的简单叠加，而是可能具有独特的生物学属性。作为癌症的最小单位，癌细胞簇的行为特征值得深入探究。然而，从肿瘤团块中新形成的新生癌细胞簇，其性质在很大程度上仍不清楚。该数据集正是围绕这一空白展开，关注结直肠癌新生小簇的生长模式，并探索 Notch 信号在细胞脱离过程中的调控作用。数据集英文名称明确指向“结直肠癌新生小簇的生长模式受脱离时 Notch 信号调控”这一主题，为相关研究提供了针对性的数据资源。
【数据内容】
该数据集的内容围绕结肠癌细胞的生长追踪展开。源站描述显示，研究利用类器官技术建立模型，从较大的癌团块中生成小细胞簇，并追踪每一个结肠癌细胞从单细胞到四细胞簇的生长过程。生长模式被划分为三个亚组：活跃生长的球体、生长不良的球体和死亡细胞。源站描述还指出，随着簇中初始细胞数量的增加，活跃生长的球体增多，死亡细胞减少。另一组为生长不良的球体，其在短暂生长后停止生长，且该比例与初始条件无关。这些内容构成了数据集的核心观察结果，反映了不同初始细胞数下癌细胞簇生长结局的分布变化。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 ebi.ac.uk，在分类上属于肿瘤 / 其他。源站描述提及研究采用类器官技术建立模型，从较大的癌团块中生成小细胞簇，并用于追踪结肠癌细胞的生长模式。关于具体的样本采集地点、采集时间、样本量、测序平台或具体实验条件等信息，源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集适用于研究结直肠癌新生小簇的生长行为，尤其是从单细胞到四细胞簇阶段的生长模式分类。其潜在应用包括探讨癌细胞簇与单细胞在转移形成能力上的差异、分析不同初始细胞数对生长结局的影响，以及研究 Notch 信号在细胞脱离过程中的调控作用。此外，该数据集也可用于类器官模型下癌细胞簇生长动态的相关研究。关于更具体的适用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站描述仅说明了研究利用类器官技术建立模型并追踪结肠癌细胞从单细胞到四细胞簇的生长模式，未提供数据的具体格式、访问方式、分析流程或操作步骤。因此，关于如何使用该数据集，源站未提供。
【质量与限制】
源站描述给出了生长模式的三类划分及初始细胞数增加时的趋势观察，但未提供数据质量评估指标、批次效应、样本代表性或技术偏差等信息。关于该数据集的质量与限制，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集的来源站为 ebi.ac.uk，但源站描述中未包含引用方式、许可协议或使用条款等信息。关于引用与许可，源站未提供。
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://ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJDB16684
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
癌细胞簇形成转移灶的能力高于单个细胞。这表明癌细胞簇作为癌症的最小单位，其生物学特性与单个细胞不同。从肿瘤团块中新形成的癌细胞簇的本质在很大程度上仍不清楚。我们利用类器官技术开发了一种模型，可从较大的癌细胞团块中生成小的细胞簇。我们用它来追踪每个结肠癌细胞从单细胞到四细胞簇的生长模式。生长模式被分为三个亚组：活跃生长的球体（AG）、生长不良的球体（PG）和死亡细胞。随着簇中初始细胞数量的增加，AG球体增多，死亡细胞减少。另一组是PG球体，其在短暂生长后停止生长，该比例与初始细胞数量无关。在允许生长的条件下，大多数PG球体不生长，但少数会生长。通过RNA测序比较AG和PG球体显示，Notch信号通路在PG球体中富集。
解离后不久，Notch信号在小簇中被强烈激活，但在单细胞中则没有。抑制Notch信号显著增加了PG球体的百分比，其生长特性与自然诱导的PG球体相似。为了分析在生长允许条件下生长的稀有PG球体，我们开发了一种方法，能够轻松温和地制备大量小簇。由Notch抑制诱导的PG球体也包含一小部分在生长允许条件下生长的群体。与体外PG球体生长的低频率相反，当注射到小鼠体内时，经Notch抑制剂处理的球体衍生的异种移植肿瘤显示出与未处理球体相当的生长速率。因此，PG球体具有稳定的表型，但具有强大的能力转变为AG ph
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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