TCGA-SKCM皮肤黑色素瘤
TCGA皮肤黑色素瘤多组学数据，可用于眼睑黑色素瘤相关基因组对照，由National Cancer Institute提供，来自GDC Data Portal数据库，数据格式为多模态，包含470条数据，适用于分类任务，许可证为TCGA Open Access。
基本信息
资源简介
TCGA-SKCM皮肤黑色素瘤
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Skin Cutaneous Melanoma》，为 Skin Cutaneous Melanoma 的组成部分。
【数据内容】
源站原始描述：disease_type: Nevi and Melanomas；primary_site: Skin, Connective, subcutaneous and other soft tissues, Lymph nodes, Nasal cavity and middle ear, Vulva, Breast, Bones, joints and articular cartilage of other and unspecified sites, Retroperitoneum and peritoneum, Vagina, Colon, Adrenal gland, Corpus uteri, Other and ill-defined sites, Liver and intrahepatic bile ducts, Anus and anal canal, Spinal cord, cranial nerves, and other parts of central nervous system, Small intestine, Bronchus and lung, Br…
【主题与分类】
主题标签：[''Nevi and Melanomas'']、[''Skin'', ''Connective, subcutaneous and other soft tissues'', ''Lymph nodes'', ''Nasal cavity and middle ear'', ''Vulva'', ''Breast'', ''Bones, joints and articular cartilage of other and unspecified sites'', ''Retroperitoneum and peritoneum'', ''Vagina'', ''Colon'', ''Adrenal gland'', ''Corpus uteri'', ''Other and ill-defined sites'', ''Liver and intrahepatic bile ducts'', ''Anus and anal canal'', ''Spinal cord, cranial nerves, and other parts of central nervous system'', ''Small intestine'', ''Bronchus and lung'', ''Brain'', ''Parotid gland'']。
【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/projects/TCGA-SKCM
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/projects/TCGA-SKCM
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:
数据说明
TCGA皮肤黑色素瘤多组学数据，可用于眼睑黑色素瘤相关基因组对照。
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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