TCGA-PANET：癌症基因组图谱胰腺神经内分泌肿瘤数据集（包含MEN1突变亚型）
TCGA公开数据集中包含具有MEN1体细胞突变或预后特征的胰腺神经内分泌肿瘤多模态数据，包括RNA-Seq、多组学基因拷贝数变异、全外显子测序及临床随访表格。由National Cancer Institute提供，来自GDC Data Portal，包含78条数据记录，适用于分类任务，许可证为CC BY 4.0，专注于内分泌系统疾病领域的多发性内分泌腺瘤病 1 型研究。
基本信息
资源简介
TCGA-PANET：癌症基因组图谱胰腺神经内分泌肿瘤数据集（包含MEN1突变亚型）
【一句话概览】
基因组数据共享中心数据门户是面向癌症研究者的数据存储库与计算平台，旨在帮助理解癌症、其临床进展及治疗反应。该平台提供高质量数据集，覆盖来自癌症基因组研究的50571例病例，涉及TCGA、HCMI、FMI和CPTAC等项目，标签涵盖癌症、基因组学、临床、突变、基因表达及切片图像（来源 portal.gdc.cancer.gov）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Genomic Data Commons Data Portal》。
【数据内容】
源站原始描述：A repository and computational platform for cancer researchers who need to understand cancer, its clinical progression, and response to therapy. High-quality datasets spanning 50,571 cases from cancer genomic studies such as The Cancer Genomic Atlas (TCGA), Human Cancer Models Initiative (HCMI), Foundation Medicine Inc. (FMI), and Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC)
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：一个面向癌症研究人员的存储库与计算平台，帮助他们理解癌症、其临床进展以及对治疗的反应。高质量数据集涵盖来自癌症基因组研究（如癌症基因组图谱（TCGA）、人类癌症模型计划（HCMI）、Foundation Medicine公司（FMI）和临床蛋白质组肿瘤分析联盟（CPTAC））的50，571个病例。
【主题与分类】
主题标签：cancer、genomics、clinical、TCGA、HCMI、FMI、CPTAC、mutations、gene expression、slide images。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://portal.gdc.cancer.gov/
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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://portal.gdc.cancer.gov/
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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 85.00 GB。
数据说明
TCGA公开数据集中包含具有MEN1体细胞突变或预后特征的胰腺神经内分泌肿瘤多模态数据，包括RNA-Seq、多组学基因拷贝数变异、全外显子测序及临床随访表格。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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