局部晚期胃癌肿瘤微环境特征及与新辅助免疫化疗获益相关的空间预测生物标志物

该数据集来自 NCBI BioProject(ID 1432121),主题为局部晚期胃癌肿瘤微环境特征刻画,以及与新辅助免疫化疗获益相关的空间预测生物标志物识别

sra
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基因组预测Raw sequence reads
PRJNA1432121: Characterization of the tumor microenvironment in locally advanced gastric cancer and identification of spatially predictive biomarkers associated with beneficial neoadjuvant immunochemotherapy

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

局部晚期胃癌肿瘤微环境特征及与新辅助免疫化疗获益相关的空间预测生物标志物

PRJNA1432121 是 NCBI BioProject 数据库收录的一项生物项目,其英文全称为 Characterization of the tumor microenvironment in locally advanced gastric cancer and identification of spatially predictive biomarkers associated with beneficial neoadjuvant immunochemotherapy。该数据集聚焦于局部晚期胃癌的肿瘤微环境特征刻画,并致力于识别与新辅助免疫化疗获益相关的空间预测生物标志物。从主题标签来看,该数据集涉及原始测序读段(Raw sequence reads),属于肿瘤领域中的胃癌研究方向。该项目的核心目标在于通过空间层面的分析手段,探索肿瘤微环境中可能预测治疗响应的生物标志物,从而为局部晚期胃癌患者的新辅助免疫化疗方案提供潜在的精准医学依据。整体而言,该数据集为研究胃癌免疫治疗响应机制及空间生物学特征提供了重要的数据资源。

【数据集背景】

胃癌是全球范围内常见的恶性肿瘤之一,局部晚期胃癌的治疗策略中,新辅助免疫化疗逐渐成为重要的临床研究方向。然而,不同患者对新辅助免疫化疗的获益程度存在显著差异,如何提前识别可能获益的人群是临床面临的关键问题。肿瘤微环境在肿瘤发生、发展及治疗响应中扮演着重要角色,其空间组织结构和细胞间相互作用可能蕴含预测治疗效果的线索。该数据集正是围绕这一背景设立,旨在通过刻画局部晚期胃癌的肿瘤微环境特征,寻找与有益的新辅助免疫化疗响应相关的空间预测生物标志物。该项目的英文名称明确体现了这一研究目标,即“Characterization of the tumor microenvironment in locally advanced gastric cancer and identification of spatially predictive biomarkers associated with beneficial neoadjuvant immunochemotherapy”。源站标题为“ID 1432121 - BioProject - NCBI”,表明该数据收录于 NCBI 的 BioProject 数据库。

【数据内容】

根据主题标签,该数据集的内容类型为原始测序读段(Raw sequence reads)。这意味着数据集包含高通量测序产生的原始序列数据,可能涉及转录组或其他测序技术,用于分析肿瘤微环境中的基因表达或空间特征。然而,关于具体的样本数量、测序平台、读长、数据量、文件格式等详细信息,源站未提供。该数据集的核心内容围绕局部晚期胃癌的肿瘤微环境展开,并试图从中识别与空间相关的预测性生物标志物。由于源站描述仅对 BioProject 的性质进行了通用说明,即“BioProject 是相关于单一倡议的生物数据集合,源自单一组织或联盟。BioProject 记录为用户提供一个单一位置,以查找为该项目生成的各种数据类型链接”,因此关于该数据集的具体数据组成、样本类型、实验设计等细节,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,即美国国家生物技术信息中心(NCBI)。源站标题为“ID 1432121 - BioProject - NCBI”,表明该数据集是 NCBI BioProject 数据库中的一条记录,项目编号为 PRJNA1432121。BioProject 作为生物数据集合,通常汇集了来自单一组织或联盟的多种数据类型。该数据集的来源机构、采集地点、采集时间、伦理审批信息等具体内容,源站未提供。本站分类将其归为“肿瘤 / 胃癌”,主题标签为“Raw sequence reads”,这些信息反映了该数据集在分类和数据类型上的基本定位。

【适用场景】

该数据集适用于肿瘤学、胃癌研究、肿瘤微环境分析、空间生物标志物发现以及新辅助免疫化疗响应预测等研究方向。具体而言,研究人员可以利用该数据集探索局部晚期胃癌中肿瘤微环境的空间特征,寻找与免疫化疗获益相关的预测性标志物,进而推动精准医学在胃癌治疗中的应用。此外,该数据集也可用于方法学开发,例如空间转录组数据分析、生物标志物筛选算法验证等。由于该数据集涉及原始测序读段,适合具备生物信息学分析能力的研究人员使用。关于该数据集是否适用于临床诊断或其他特定应用,源站未提供明确说明。

【使用方法】

该数据集可通过 NCBI BioProject 数据库访问,项目编号为 PRJNA1432121。用户可以根据 BioProject 记录中提供的链接,获取该项目生成的各种数据类型。由于主题标签为“Raw sequence reads”,使用者可能需要下载原始测序数据,并利用生物信息学工具进行预处理、比对、表达定量及空间分析等步骤。具体的数据下载方式、分析流程、推荐工具等,源站未提供。用户应参考 NCBI 的相关文档和标准流程进行操作。此外,由于该数据集涉及胃癌肿瘤微环境和新辅助免疫化疗响应,使用者在分析时应结合临床注释信息(如有),但源站未提供相关注释细节。

【质量与限制】

该数据集作为 NCBI BioProject 中的一条记录,其数据质量依赖于原始研究的实验设计和测序过程。然而,关于数据质量的具体指标,如测序深度、覆盖度、重复性、批次效应等,源站未提供。该数据集的限制可能包括:样本量未知、临床信息不完整、空间分辨率未明确等,这些均源站未提供。此外,由于该数据集仅包含原始测序读段,不包含经过处理的分析结果或验证数据,使用者需要自行完成数据处理和质量控制。该数据集是否经过同行评审或质量控制,源站未提供。

【引用与许可】

该数据集的引用方式、许可协议、使用限制等信息,源站未提供。用户在使用该数据集时,应遵循 NCBI 的通用使用条款和政策,并建议引用原始 BioProject 记录。关于具体的引用格式、数据共享协议或商业使用限制,源站未提供。建议用户直接访问 NCBI BioProject 页面获取最新信息。

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使用方式

数据集获取

源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1432121

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

本研究利用NanoString GeoMx平台上的数字空间分析技术,对19例局部晚期胃癌患者新辅助治疗前的内镜活检样本进行了肿瘤微环境分析。所有患者随后接受了替雷利珠单抗联合SOX方案的新辅助免疫化疗。通过多重免疫荧光定义了三个不同的区域,并从中获取了空间转录组数据:肿瘤中心、免疫细胞浸润区和其他间质区域。研究旨在识别与新辅助免疫化疗主要病理缓解相关的空间分辨基因表达生物标志物。数据集包含每个区域的mRNA表达谱,有助于探究肿瘤-免疫相互作用及区域特异性转录程序。关键发现表明,肿瘤内在NOTUM、NKD1和SERPINA3高表达,加之肿瘤微环境中CD8+ T细胞浸润增加及Treg/CD3比值降低,与主要病理缓解强烈相关。

这些结果随后在一个独立队列中通过免疫组织化学得到验证,并与TCGA-STAD数据进行了整合。该空间转录组数据集为了解胃癌中异质性肿瘤微环境以及发现免疫治疗反应的预测性生物标志物提供了宝贵的资源。

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。

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