基本信息

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创建/更新时间

2026-11-04

资源简介

工程化结直肠癌类器官正向遗传筛选鉴定转移新调控因子 [crispr gRNA 敲除筛选 1]

PRJNA1098211 是 NCBI BioProject 数据库收录的一项肿瘤学研究项目，其标题为“Forward genetic screening in engineered colorectal cancer organoids identifies novel regulators of metastasis [crispr gRNA knockout screening 1]”。从标题可以看出，该项目的核心目标是在工程化结直肠癌类器官中开展正向遗传筛选，以鉴定转移过程中的新型调控因子，所采用的技术路线属于 CRISPR gRNA 敲除筛选，并且是该项筛选工作的第一部分。该数据集在分类上归入肿瘤 / 其他，主题标签为 Other，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。BioProject 作为生物数据集合的记录形式，通常围绕某一项研究计划汇集多种类型的数据，为用户提供统一的入口来定位和访问该项目所产生的数据资源。

【数据集背景】

该项目聚焦于结直肠癌转移机制的研究。结直肠癌是常见的恶性肿瘤之一，转移是导致患者预后不良的关键环节，因此识别参与转移调控的基因具有重要的研究意义。项目采用工程化结直肠癌类器官作为实验模型，结合正向遗传筛选策略，试图从全基因组或文库层面发现与转移相关的新调控因子。标题中明确标注了“crispr gRNA knockout screening 1”，说明这是基于 CRISPR gRNA 敲除技术的筛选工作，且为系列筛选中的第一部分。该 BioProject 记录本身是 NCBI 对某一研究计划相关生物数据的汇总入口，其来源机构、具体研究团队等信息源站未提供。

【数据内容】

依据标题与描述，该数据集对应的是在工程化结直肠癌类器官中进行的 CRISPR gRNA 敲除筛选，属于正向遗传筛选，目的在于鉴定转移的新型调控因子。作为 BioProject 记录，它提供的是指向该项目所生成各类数据的链接集合，而非单一类型的数据文件。具体包含哪些测序数据、gRNA 文库信息、样本数量、数据文件格式与规模等，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，记录编号为 PRJNA1098211。BioProject 记录由单一机构或联盟发起，围绕一项研究计划汇集数据。就本项目而言，其生物样本为工程化结直肠癌类器官，实验方法为 CRISPR gRNA 敲除筛选。关于样本采集的具体流程、类器官工程化的构建方式、筛选的时间节点与实验条件等，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于结直肠癌转移机制研究、类器官模型下的功能基因组学筛选、CRISPR 敲除筛选数据分析等方向。研究人员可借助该 BioProject 记录定位与之关联的数据资源，用于探索转移相关调控因子、比较不同筛选结果或开展二次分析。由于该项目标注为筛选工作的第一部分，其数据也可能作为后续筛选或验证研究的参照基础。具体适用的分析流程与下游应用，源站未提供。

【使用方法】

用户可通过 NCBI BioProject 数据库，以编号 PRJNA1098211 检索并访问该记录，进而获取该项目所链接的各类生物数据。BioProject 的设计目的即在于为用户提供单一入口，以便找到同一研究计划下不同数据类型的分发位置。关于数据下载方式、所需分析工具、参考基因组版本及处理流程等，源站未提供。

【质量与限制】

该记录为 BioProject 层面的汇总条目，其描述主要说明项目所属的研究计划与数据组织方式，并不直接等同于经过统一质控的最终分析结果。数据的具体质量指标、覆盖度、重复数、批次效应等信息，源站未提供。此外，标题中标注的“第一部分”提示该筛选可能分多阶段进行，单独使用本数据集时需注意其在整体研究中的定位。相关限制的详细说明，源站未提供。

【引用与许可】

该数据集来自 NCBI BioProject，编号为 PRJNA1098211。关于该项目的引用方式、数据使用许可、授权条款及是否存在使用限制等信息，源站未提供。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study?acc=PRJNA1098211

访问原始数据

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数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1098211

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

癌症是全球第二大死因，这主要归因于向远端部位的转移性播散。转移性生长要求癌细胞从原发肿瘤脱离、侵入血管、在循环中存活、渗出血管，然后迁移至远端部位并增殖。转移的反复出现的遗传驱动因素一直难以确定，这表明与致癌转化和原发肿瘤发展的初始步骤不同，转移的驱动因素可能是多变的。在此，我们通过在一个遗传定义的结直肠腺癌肿瘤-类器官模型中应用基于CRISPR/Cas9的正向遗传筛选，建立了一个探究调控转移通路的框架。我们在体外进行侵袭和迁移筛选，同时在同系小鼠模型中进行原位体内筛选以检测转移潜能的获得，从而识别出既为体内环境所特有的、也为两种模型所共有的转移抑制因子。

具体而言，我们确定Ctnna1和Bcl2l13是真正的转移抑制因子，它们通过不同的机制发挥作用：CTNNA1缺失通过一种非典型的EMT样机制促进癌细胞侵袭和迁移，而BCL2L13缺失则促进细胞在脱离细胞外基质后的存活以及非细胞自主性的巨噬细胞极化变化。最终，本研究提供了原理验证，表明可以在体内肿瘤类器官模型中进行高内涵正向遗传筛选，并识别出结肠癌转移的新调控因子。总体设计：将工程化的结直肠腺癌类器官转导各种sgRNA文库，并植入至少5只小鼠，5-6周后收集产生的原发性和转移性病灶。将原发性和转移性病灶相互比较，并与植入前收集的参考类器官进行比较。请注意，这些数据（连同GSE263581和GSE263582）是之前单细胞数据集的配套数据。

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