PRJNA1304161:SPOP 氨基酸水平功能解析揭示变异在肿瘤发生中的功能全景

其研究内容为在氨基酸水平对 SPOP 进行功能解析,以揭示变异在肿瘤发生中的功能全景。数据以原始测序读段形式提供,可用于考察 SPOP 不同氨基酸位点变异与肿瘤发生之间的功能关联,并支持变异功能分类等相关分析(来源 NCBI)

sra
浏览 6
基因组分类Raw sequence reads
PRJNA1304161: Functional dissection of SPOP in the amino acid level reveals comprehensive functional landscape of variants on tumorigenesis

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

PRJNA1304161:SPOP 氨基酸水平功能解析揭示变异在肿瘤发生中的功能全景

该数据集围绕 SPOP 在氨基酸水平的功能解析展开,旨在揭示相关变异在肿瘤发生过程中的功能全景。数据以原始测序读段的形式提供,可用于考察 SPOP 不同氨基酸位点变异与肿瘤发生之间的功能关联,并支持变异功能分类等相关分析。数据集来源于 NCBI 的 BioProject 记录,编号为 1304161,对应物种为酿酒酵母 S288C(Saccharomyces cerevisiae S288C)。本站将其归类于肿瘤 / 前列腺癌方向,主题标签为原始测序读段(Raw sequence reads)。整体而言,该数据集为研究 SPOP 变异的功能后果提供了测序层面的基础数据,适合用于与肿瘤发生机制相关的功能基因组学探索。

【数据集背景】

SPOP 是本研究关注的核心对象。该数据集的目标是在氨基酸水平对 SPOP 进行功能解析,从而揭示变异在肿瘤发生中的功能全景。这意味着研究并非停留在基因或转录本层面,而是试图将功能变化定位到具体的氨基酸位点,进而理解不同变异如何影响 SPOP 的功能,并与肿瘤发生建立关联。数据集所属的 BioProject 记录来自 NCBI,源站标题标注为 Saccharomyces cerevisiae S288C(ID 1304161)。本站分类将其归入肿瘤 / 前列腺癌方向,说明该数据在应用语境上与肿瘤研究,尤其是前列腺癌相关研究存在关联。主题标签为原始测序读段,表明数据的基本形态是测序产生的读段,而非经过高度加工的分析结果。

【数据内容】

该数据集提供的数据类型为原始测序读段(Raw sequence reads)。这些读段构成后续分析的基础材料,可用于考察 SPOP 不同氨基酸位点变异与肿瘤发生之间的功能关联,并支持变异功能分类等相关分析。数据本身以读段形式存在,意味着使用者需要自行完成比对、变异识别、功能注释或分类等下游处理步骤。数据集并不直接提供经过整理的功能结论或变异分类表,相关分析需要基于原始读段展开。除原始测序读段这一主题标签外,源站未提供更细的数据内容说明。

【采集与来源】

数据来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,具体记录为 BioProject ID 1304161,源站标题为 Saccharomyces cerevisiae S288C。BioProject 是围绕单一研究计划或倡议组织起来的生物数据集合,通常来自单一机构或联合体,并为用户提供查找该项目所产生多种数据类型链接的统一入口。该数据集的英文名称为“PRJNA1304161: Functional dissection of SPOP in the amino acid level reveals comprehensive functional landscape of variants on tumorigenesis”。除上述来源信息外,源站未提供样本采集地点、时间、实验平台或建库策略等更详细的采集信息。

【适用场景】

该数据集适用于在氨基酸水平研究 SPOP 功能解析的相关工作,尤其是关注变异如何影响肿瘤发生的功能基因组学研究。具体而言,可用于考察 SPOP 不同氨基酸位点变异与肿瘤发生之间的功能关联,也可支持变异功能分类等分析。由于本站分类将其归入肿瘤 / 前列腺癌方向,该数据可能对前列腺癌相关变异功能研究具有参考价值。此外,原始测序读段的形式使其适合作为二次分析的起点,例如重新比对、变异 calling、功能注释或分类模型训练等。源站未提供更具体的适用场景说明。

【使用方法】

使用者可将原始测序读段作为输入,开展与 SPOP 变异功能解析相关的下游分析。典型流程包括读段质控、比对、变异识别,以及围绕氨基酸位点变异的功能关联分析或变异功能分类。由于数据以原始读段形式提供,使用者需要根据自身研究问题选择合适的参考序列与分析工具。源站未提供具体的处理流程、推荐工具或参数设置,因此使用方法中的具体步骤需由使用者自行确定。

【质量与限制】

该数据集以原始测序读段形式提供,尚未经过源站层面的功能结论整理,因此其质量取决于原始测序数据本身,而源站未提供质量评估指标、覆盖度、读长或错误率等信息。数据仅围绕 SPOP 在氨基酸水平的功能解析及变异与肿瘤发生的关联,不涵盖其他基因或更广泛的肿瘤类型。本站分类为肿瘤 / 前列腺癌,但源站未提供该分类所依据的具体样本或实验细节。此外,源站未提供数据量、样本数量、重复次数或批次信息,使用者在解释结果时需注意这些限制。

【引用与许可】

该数据集来源于 NCBI BioProject,记录编号为 1304161,英文名称为“PRJNA1304161: Functional dissection of SPOP in the amino acid level reveals comprehensive functional landscape of variants on tumorigenesis”。引用时应指向该 BioProject 记录及其来源站 ncbi.nlm.nih.gov。源站未提供具体的许可条款、使用限制或授权要求,使用者需自行查阅 NCBI 及相关数据库的通用使用政策。源站未提供其他引用格式或许可说明。

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/PRJNA1304161

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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

众多蛋白质在不同临床背景下展现出多效性功能,然而,这类效应背后的分子机制却鲜为人知。斑点型POZ蛋白(SPOP)便是一个典型例子,因不同肿瘤类型中氨基酸变化的不同,而表现出抑癌或促癌作用。具体而言,SPOP中常发现两组不同的变异体,分别常见于前列腺癌或子宫内膜癌患者的部分亚群中。为了全面描绘SPOP变异的功能图谱,我们进行了一项深度突变筛选,阐明了8,228种可能单氨基酸变化中的7,933种(覆盖率达96.4%)的功能。利用人SPOP过表达导致酵母生长停滞的现象,我们通过酵母增殖实验评估了每个变异体的功能。在评估这些变异体时,我们结合了长读长和短读长测序数据。尽管基于长读长的评分与功能分类的一致性有所提高,但两种平台对外部数据集的功能分类模式与预测评分大体上保持一致。

我们的DMS模型能够清晰区分功能丧失与推定功能获得,并揭示了它们在蛋白质结构及我们的功能验证中的差异特征。我们的方法展示了其在高分辨率映射和氨基酸水平解释蛋白质功能方面的实用性。

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。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案