基本信息

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创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

慢性阻塞性肺疾病人肺组织空间转录组图谱（COPD）[Xenium]

PRJNA1378106 是一个收录于 NCBI BioProject 数据库的生物项目，主题为慢性阻塞性肺疾病（COPD）人肺组织的空间转录组图谱，采用 Xenium 平台完成空间转录组分析。该数据集归属于呼吸系统疾病领域，主题标签为 Other。BioProject 作为生物数据的集合性记录，旨在将源自单一机构或联合体的某一项研究计划所产生的多种数据类型汇聚于同一入口，便于用户集中检索与访问。本项目即通过这一框架，对外提供 COPD 人肺组织在空间维度上的转录组信息，为相关研究提供可定位、可追溯的数据资源。

【数据集背景】

慢性阻塞性肺疾病是一种以持续气流受限为特征的常见呼吸系统疾病，其发生发展涉及肺组织内多种细胞类型与微环境的复杂改变。传统转录组测序通常将组织打碎后获取整体表达信息，难以保留细胞在组织中的空间位置关系。空间转录组技术的出现，使得在保留组织形态结构的同时获取基因表达信息成为可能。本项目正是针对人肺组织在 COPD 状态下的空间转录组特征而设立，属于呼吸系统疾病研究范畴，主题标签归为 Other。源站未提供该项目的具体研究假设、立项机构及资助来源等背景信息。

【数据内容】

该项目的数据类型为空间转录组数据，检测平台为 Xenium。数据来源于人肺组织，研究对象为慢性阻塞性肺疾病。Xenium 平台属于原位空间转录组技术路线，能够在组织切片上直接检测转录本并保留其空间坐标。源站未提供样本数量、基因 panel 组成、检测基因数、细胞数、数据文件格式及数据总量等具体内容。

【采集与来源】

数据来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，以 BioProject 形式组织，项目编号为 PRJNA1378106。BioProject 记录本身提供指向该项目所产生各类数据的链接入口，用户可由此获取相关数据。源站未提供样本采集地点、采集时间、伦理审批信息、供体临床特征及具体实验流程等细节。

【适用场景】

该数据集可用于慢性阻塞性肺疾病相关的人肺组织空间转录组研究，例如在保留组织空间结构的前提下考察基因表达分布、探索肺组织内不同区域或细胞群体的转录特征等。由于采用 Xenium 平台，适合需要原位空间信息的研究场景。源站未提供该数据集的具体应用案例或分析结论。

【使用方法】

用户可通过 NCBI BioProject 数据库，以项目编号 PRJNA1378106 检索并访问该项目记录，进而获取其关联的数据资源。源站未提供数据下载格式、预处理流程、分析工具及使用教程等具体说明。

【质量与限制】

该项目由 NCBI BioProject 收录，遵循 BioProject 的数据组织规范。源站未提供关于数据质量评估、覆盖度、批次效应、样本代表性及技术局限等方面的具体信息。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可条款。使用时应遵循 NCBI 及 BioProject 的相关规定，并关注源站页面所载的最新说明。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE313006

访问原始数据

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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）

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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/PRJNA1378106

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

为了在空间上对疾病相关细胞状态进行背景化并加以扩展，我们对来自38名参与者的FFPE肺组织生成了Xenium空间转录组学数据，涵盖了COPD疾病谱。使用定制的480基因Xenium panel对四个组织微阵列（TMA1–TMA4）进行了分析。这些数据捕获了炎症、再生和重塑细胞状态的原位组织方式，并揭示了与COPD病理相关的空间局部微环境和细胞间通讯模式。该数据集为表征COPD肺组织中的微环境结构和细胞间相互作用提供了高分辨率的空间背景。

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