基本信息

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创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

PRJNA98957：原发前列腺肿瘤与前列腺肿瘤转移灶的CodeLink表达数据

PRJNA98957 是一个围绕前列腺癌转录组展开的公开数据集，英文全称为 CodeLink Expression Data from primary prostate tumor and prostate tumor metastases。该数据集收录了原发前列腺肿瘤与前列腺肿瘤转移灶的 CodeLink 表达数据，主题标签为 Transcriptome or Gene expression，在分类上归属于肿瘤 / 前列腺癌方向。从数据构成来看，它同时覆盖了原发灶与转移灶两类样本，因此可用于转录组或基因表达层面的研究，帮助研究者比较原发前列腺肿瘤与转移灶之间在基因表达上的差异。该数据集来源于 ncbi.nlm.nih.gov，以 BioProject 的形式组织与发布，为使用者提供了一个集中获取相关数据链接的入口。

【数据集背景】

该数据集以 BioProject 的形式存在。BioProject 是围绕某一项单一研究计划而汇集起来的一批生物学数据，这些数据来自单一机构或某个联合体。BioProject 记录的作用，是为用户提供一个统一的位置，以便查找该项目所产生的多种类型数据。PRJNA98957 正是这样一个记录，其研究对象是人类前列腺肿瘤的原发灶与转移灶，研究内容聚焦于基因表达层面。源站标题显示为 Homo sapiens (ID 98957) - BioProject - NCBI，说明该项目的物种来源为人类，项目编号为 98957。

【数据内容】

该数据集的核心内容是 CodeLink 表达数据，样本类型包括原发前列腺肿瘤和前列腺肿瘤转移灶。主题标签标明其属于 Transcriptome or Gene expression，即转录组或基因表达范畴。数据覆盖原发灶与转移灶两类材料，意味着使用者可以在同一项目框架下获取两组样本的表达信息，并据此开展原发灶与转移灶之间的表达比较。除上述内容外，源站未提供关于样本数量、平台细节、基因数量或具体表达矩阵结构的进一步说明。

【采集与来源】

该数据集来源于 ncbi.nlm.nih.gov，以 BioProject 记录的形式发布，项目编号为 98957，物种为 Homo sapiens。源站描述指出，BioProject 记录本身是数据的汇集入口，用于链接该项目所生成的不同类型数据。关于样本采集的具体地点、时间、临床背景、伦理审批信息以及实验操作流程，源站未提供。

【适用场景】

基于其主题标签与样本构成，该数据集适用于转录组或基因表达层面的研究，尤其适合用于比较原发前列腺肿瘤与前列腺肿瘤转移灶之间的表达差异。研究者可以借助该数据探索与原发灶向转移灶演进相关的表达变化，也可将其作为前列腺癌基因表达研究中的参考数据之一。由于数据同时包含原发与转移两类样本，它在肿瘤转移机制相关的表达分析中具有潜在用途。除此之外的具体应用方向，源站未提供。

【使用方法】

该数据集以 BioProject 记录的形式提供访问入口，用户可通过该记录查找并链接到项目所生成的数据。源站描述强调，BioProject 为用户提供单一位置以发现与该项目相关的多种数据类型。关于数据的具体下载方式、文件格式、分析工具或处理流程，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集的主题标签为 Transcriptome or Gene expression，样本涵盖原发前列腺肿瘤与转移灶。关于数据质量指标、样本量、批次信息、平台版本、缺失值情况以及可能影响结果解释的混杂因素，源站未提供。使用者在使用时需注意，源站未给出可用于评估数据完整性与可靠性的具体说明。

【引用与许可】

关于该数据集的引用方式与许可条款，源站未提供。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE6752

访问原始数据

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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/PRJNA98957

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

前列腺癌的特征在于其临床病程的异质性，这种异质性往往与肿瘤的形态学特征不相关。转移反映了前列腺癌最不利的结果，迄今为止，尚无可靠的形态学特征或血清生物标志物能可靠预测哪些患者有较高风险发展为转移性疾病。理解转移性与器官局限性原发肿瘤生物学上的差异对于开发新的预后标志物和治疗靶点至关重要。我们利用Affymetrix寡核苷酸芯片，分析了来自4名患者的24个雄激素消融抵抗性转移样本的基因表达谱，以及先前发表的64个原发性前列腺肿瘤样本的数据集。在去除潜在无信息的基质基因后，我们分析了差异基因表达，以解决原发肿瘤与转移肿瘤之间细胞内容的差异。转移样本在表达上高度异质；然而，差异表达分析显示，在每位转移患者中，有415个基因上调，364个基因下调至少2倍。

转移样本的表达谱揭示了独特基因集的表达变化，这些基因既代表了雄激素消融相关通路，也涉及其他转移相关基因网络，如细胞黏附、骨重塑和细胞周期。差异表达的基因包括代谢酶、转录因子如叉头盒M1（FoxM1）以及细胞黏附分子如骨桥蛋白（SPP1）。我们假设这些基因在转移性疾病的生物学中发挥作用，并且它们代表了前列腺癌的潜在治疗靶点。关键词：疾病状态分析总体设计：利用Affymetrix寡核苷酸芯片，我们分析了来自4位患者的24个雄激素消融抵抗转移样本的基因表达谱，以及先前发表的一项

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