PRJNA1369595:结肠癌单细胞 RNAseq
源站描述显示,数据集包含 9 名受 pT3N0 结肠癌影响的患者。数据覆盖结肠癌患者的单细胞转录组原始测序读段,可用于在单细胞层面观察肿瘤样本的基因表达特征,支持肿瘤异质性、细胞类型构成及相关分析

基本信息
资源简介
PRJNA1369595:结肠癌单细胞 RNAseq
PRJNA1369595 是一个聚焦结肠癌单细胞转录组的研究数据集,英文名称为 single cell RNAseq of colon cancer。该数据集来源于 NCBI(ncbi.nlm.nih.gov),在本站归类于肿瘤 / 其他方向,主题标签为原始测序读段(Raw sequence reads)。根据源站描述,该数据集纳入了 9 名受 pT3N0 结肠癌影响的患者,围绕其肿瘤样本开展单细胞 RNA 测序,产生原始序列读段数据。整体而言,该数据集为在单细胞层面研究结肠癌的基因表达特征提供了原始数据基础,可用于观察肿瘤样本中不同细胞的转录组状态,并支持肿瘤异质性、细胞类型构成以及相关分子机制的分析探索。
【数据集背景】
结肠癌是常见的消化道恶性肿瘤之一,其发生发展涉及多种细胞类型和复杂的分子调控过程。传统的批量转录组测序反映的是样本中所有细胞的平均表达水平,难以揭示肿瘤内部不同细胞群体之间的差异。单细胞 RNA 测序技术能够在单个细胞分辨率上测量基因表达,为理解肿瘤微环境、细胞异质性以及细胞状态转变提供了有力工具。该数据集以 pT3N0 结肠癌患者为对象,pT3N0 通常指肿瘤已侵及浆膜下层或周围组织但尚无区域淋巴结转移,这一特定分期的样本有助于在相对早期或局部进展阶段观察肿瘤细胞的转录组特征。数据集英文名称明确指向结肠癌的单细胞 RNA 测序,主题标签为原始测序读段,说明其核心内容是最初产生的序列数据,而非经过深度加工的分析结果。
【数据内容】
该数据集的内容为结肠癌样本的单细胞 RNA 测序原始序列读段。原始读段通常以 FASTQ 等格式提供,包含从测序仪直接输出的碱基序列和对应的质量分数,是后续进行比对、定量和细胞聚类分析的基础。由于数据来自 9 名 pT3N0 结肠癌患者,理论上可以覆盖多个独立样本的细胞表达信息,从而支持对患者间差异和肿瘤内异质性的考察。主题标签“Raw sequence reads”表明数据尚未经过拼接、注释或表达矩阵构建等处理,使用者需要自行完成从原始读段到表达定量和细胞类型鉴定的完整流程。源站未提供关于测序平台、读长、细胞数量、测序深度、样本具体组织部位以及是否包含癌旁对照等细节。
【采集与来源】
该数据集来源于 NCBI,源站描述指出其包含 9 名受 pT3N0 结肠癌影响的患者。数据通过单细胞 RNA 测序技术产生,最终以原始序列读段的形式提交至 NCBI 相关数据库。本站将其归入肿瘤 / 其他分类,并标注主题标签为原始测序读段。关于样本采集的具体时间、地点、伦理审批信息、患者年龄、性别、治疗背景以及测序实验的具体操作流程,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于在单细胞层面研究结肠癌的基因表达特征。具体而言,可用于分析肿瘤样本中的细胞类型构成,识别上皮细胞、免疫细胞、成纤维细胞等不同细胞群体;可用于探索肿瘤异质性,比较不同细胞亚群之间的表达差异;也可用于寻找与 pT3N0 结肠癌相关的细胞状态、标记基因或潜在调控通路。此外,该数据还可作为方法学研究的测试数据,用于评估单细胞分析流程中的比对、质控、降维、聚类和注释等步骤。由于数据为原始读段,适合需要从原始数据开始处理的研究者使用。
【使用方法】
使用该数据集时,通常需要先从 NCBI 下载原始测序读段文件,然后进行质量控制,去除低质量碱基和接头污染。接着将读段比对到人类参考基因组或转录组,进行基因表达定量,生成细胞-基因表达矩阵。随后可进行细胞过滤、归一化、降维聚类和细胞类型注释等分析。对于多样本数据,还需考虑样本间整合与批次效应校正。由于该数据集包含 9 名患者的样本,分析时应注意区分患者来源,避免将个体差异误判为生物学信号。源站未提供具体的分析流程或推荐参数。
【质量与限制】
该数据集为原始测序读段,尚未经过高级加工,因此其质量取决于原始测序实验和后续处理步骤。使用者需要自行完成质控和比对,数据中可能包含低质量细胞、双细胞、环境 RNA 等常见单细胞测序问题。此外,数据集仅涉及 9 名 pT3N0 结肠癌患者,样本量有限,结论的普适性需要谨慎对待。源站未提供测序深度、细胞存活率、批次信息以及数据质量评估指标,因此无法对数据质量做出进一步判断。
【引用与许可】
该数据集来源于 NCBI,源站未提供具体的引用文献、数据使用许可条款或授权要求。使用者在下载和使用数据时,应遵循 NCBI 的相关数据使用政策,并建议查阅源站页面以获取最新的引用和许可信息。源站未提供关于商业使用限制、再分发条件或伦理同意的具体说明。
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/PRJNA1369595
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
The dataset includes 9 patients affected by pT3N0 colon cancer.
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




