整合图谱揭示胃癌中可移植的血管壁细胞-收缩性基质程序

NCBI 的 BioProject(ID 1534554)是围绕单一倡议、来源于单一组织或联盟的生物数据集合。BioProject 记录为用户提供一个统一位置,用于查找该项目生成的不同数据类型的链接

sra
浏览 18
基因组分类Raw sequence reads
PRJNA1534554: Integrated profiling reveals a portable mural-contractile stromal programme in gastric cancer

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

整合图谱揭示胃癌中可移植的血管壁细胞-收缩性基质程序

ID 1534554 - BioProject - NCBI

NCBI 的 BioProject(ID 1534554)是围绕单一倡议、来源于单一组织或联盟的生物数据集合。BioProject 记录为用户提供一个统一位置,用于查找该项目生成的不同数据类型的链接。源站标签为 Raw sequence reads,即原始序列读段(来源 NCBI)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):BioProject 是与单一研究计划相关的一组生物学数据,源自单一机构或一个联盟。BioProject 记录为用户提供了一个统一入口,以便找到指向该项目所生成的各种数据类型的链接。

【主题与分类】

主题标签:Raw sequence reads。本站分类:肿瘤/胃癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1534554

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/PRJNA1534554

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

对人胃癌细胞系 MKN74 进行批量 poly-A RNA 测序,检测对象为一个未处理文库和一个经 BET 抑制剂 (+)-JQ-1(500 nM,24 h;TargetMol T2110)处理的文库。该配对提供了匹配的扰动读数,用于一项关于胃癌中血管壁-收缩性基质程序的研究。每个样本标签对应一个测序文库;每种条件一个文库,无生物学重复。文库使用链特异性 mRNA 文库试剂盒(EpiTM mRNA Library Fast Kit,Epibiotek,R1810)制备,并在 Illumina NovaSeq 6000 仪器上测序(双端,150 bp;未处理文库和 JQ1 处理文库分别为 31.1 和 27.2 百万个读段对)。使用 HISAT2 2.1.0 将读段比对到人类基因组 GRCh38,并使用 featureCounts 1.6.3 定量;基因水平 FPKM 值用于计算 JQ1 响应。两个文库的处理后基因水平计数和 FPKM 矩阵已存档于 Zenodo(https://doi.org/10.5281/zenodo.22943475)。

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