基本信息

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基因组

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预测

创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

PRJNA236747：整合临床病理、突变、mRNA、microRNA与蛋白信息判定转移性黑色素瘤预后

PRJNA236747 是一个围绕转移性黑色素瘤预后判定而建立的生物项目数据集，英文全称为 Determination of prognosis in metastatic melanoma through integration of clinico-pathologic, mutation, mRNA, microRNA, and protein information。该数据集收录于 NCBI BioProject，项目编号为 236747，物种来源为 Homo sapiens，本站将其归类于肿瘤 / 皮肤癌方向。其核心特征在于将临床病理信息、基因突变信息、mRNA 表达信息、microRNA 表达信息以及蛋白信息进行整合，用于探索转移性黑色素瘤的预后判定问题。主题标签为 Transcriptome or Gene expression，说明该项目涉及转录组或基因表达层面的数据内容。整体而言，该数据集面向皮肤肿瘤中预后研究这一具体场景，强调多类型信息的联合使用，而非单一组学或单一临床指标的孤立分析。

【数据集背景】

该数据集来源于 NCBI BioProject，项目编号 236747，物种为 Homo sapiens。BioProject 是围绕某一项单一研究计划或倡议而汇集的一组生物数据，这些数据可能来自单一机构，也可能来自一个联合体。BioProject 记录为用户提供一个统一的入口，以便查找该项目所产生的多种数据类型。就本项目而言，其研究主题聚焦于转移性黑色素瘤的预后判定，并明确提出通过整合临床病理、突变、mRNA、microRNA 和蛋白信息来实现这一目标。本站将其归入肿瘤 / 皮肤癌分类，主题标签为 Transcriptome or Gene expression，表明该项目在转录组或基因表达方面具有明确的数据产出。

【数据内容】

从项目名称所反映的信息来看，该数据集涉及的数据类型包括临床病理信息、突变信息、mRNA 信息、microRNA 信息以及蛋白信息。这意味着项目并非仅关注某一类分子层面数据，而是试图在多个信息层次上对转移性黑色素瘤进行刻画。主题标签为 Transcriptome or Gene expression，进一步说明转录组或基因表达是该数据集的重要组成部分。关于各类数据的具体样本数量、测序平台、表达矩阵规模、突变位点列表、蛋白检测方法及临床病理变量的详细字段，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，属于 NCBI BioProject 体系下的记录，项目编号为 236747，源站标题为 Homo sapiens (ID 236747) - BioProject - NCBI。BioProject 作为生物数据的汇集入口，可链接到由该项目产生的多种数据类型。关于样本采集地点、采集时间、受试者招募方式、伦理审批信息以及具体实验流程，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于转移性黑色素瘤预后相关的研究场景，尤其是需要联合使用临床病理、突变、mRNA、microRNA 和蛋白等多层次信息进行分析的研究。其主题标签为 Transcriptome or Gene expression，因此也适合转录组或基因表达层面的探索。由于项目名称明确指向预后判定，该数据集可用于围绕预后标志物、多组学整合分析等方向的方法学研究或验证性研究。关于该数据集是否适用于其他癌种、其他疾病阶段或临床决策支持，源站未提供。

【使用方法】

该数据集可通过 NCBI BioProject 记录进行访问，项目编号为 236747，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。BioProject 记录提供统一入口，用于查找该项目产生的多种数据类型。关于具体的数据下载方式、文件格式、分析流程、软件工具及参数设置，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集来源于 NCBI BioProject，属于公开的生物项目记录。关于样本量、数据完整性、批次效应、缺失值比例、数据质控指标及潜在偏倚，源站未提供。该数据集围绕转移性黑色素瘤预后判定，其结论能否推广至其他人群或其他黑色素瘤亚型，源站未提供。

【引用与许可】

该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，源站标题为 Homo sapiens (ID 236747) - BioProject - NCBI。关于具体的引用格式、许可条款、使用限制及数据共享政策，源站未提供。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE54467

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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/PRJNA236747

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

在转移性黑色素瘤患者中，准确预后生物标志物的识别与验证将有助于合理的治疗规划。基于“组学”技术的研究主要集中于单一的高通量数据类型，如基因或microRNA转录本。偶尔，这些特征会与有限的临床病理数据一同评估。随着多种数据类型可获得性的增加，迫切需要对哪些数据源包含最有价值的预后信息进行区分。我们在AJCC III期黑色素瘤患者中，评估并整合了来自同一肿瘤标本的几种数据类型——基因、蛋白质和microRNA表达，以及临床、病理和突变信息——以确定它们对预后的相对影响。我们采用基于预验证和自助法多重插补分类的分类框架，比较了每种数据源单独及整合时的预后能力。我们发现，临床病理信息的预后效用并不逊色于各种“组学”平台。

相反，临床病理变量与mRNA表达数据的组合表现最佳。此外，基于患者的分类分析显示，各种数据类型的预后准确性在不同患者中并不相同，这为黑色素瘤患者个体化治疗的持续发展提供了有益的见解。特别说明：在本研究中，所有患者的生存数据均从MIA研究数据库中重新提取并更新至最新，与之前的数据集（GSE53118：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE53118）相比，发现四名患者的生存分类存在差异。尽管表达信息未发生变化，当前生存数据被认为更为准确。此外，有5个样本（122、144、195、264和358），其

数据加载示例（图像类）

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files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
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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