CPTAC 临床蛋白组学肿瘤分析联盟-AML队列
CPTAC-AML 属于美国临床蛋白组学肿瘤分析联盟开展的肿瘤学重大子项目。该数据集除了提供常规的全外显子和转录组测序数据外，核心优势在于包含了基于高端质谱技术产生的高质量全蛋白质组和磷酸化蛋白质组学量化分析数据。这种“蛋白质-基因组学”多维度层面的深度整合，能深刻揭示急性髓系白血病发病中的信号通路激活状态及小分子药物靶向位点。
基本信息
资源简介
CPTAC 临床蛋白组学肿瘤分析联盟-AML队列
【一句话概览】
本数据集是 TCIA 公开的多模态数据集，收录 合计 1020.00 GB、180 例受试者，主题涵盖 Acute Myeloid Leukemia，可用于跨模态对齐与融合建模研究，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《The Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium Acute Myeloid Leukemia Collection》。源站首次发布：2025/04/15。
【数据内容】
源站原始描述：All CPTAC cohorts are released as either a single combined cohort, or split into Discovery and Confirmatory where applicable. There are two main types of proteomic studies: discovery proteomics and targeted proteomics. The term "discovery proteomics" is in reference to "untargeted" identification and quantification of a maximal number of proteins in a biological or clinical sample. The term “targeted proteomics” refers to quantitative measurements on a defined subset of total proteins in a biolo…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.7937/TCIA.2019.B6FOE619。
【主题与分类】
源站学科分类：Histopathology、Whole Slide Image、Classification、Follow-Up、Demographic、CT。主题标签：Acute Myeloid Leukemia。
【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://www.cancerimagingarchive.net/collection/cptac-aml/
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：National Cancer Institute Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC). (2019). The Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium Acute Myeloid Leukemia Collection (CPTAC-AML) (Version 5) [dataset]. The Cancer Imaging Archive
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（TCIA 标准方式）
方式一：NBIA 搜索
- 打开 NBIA 搜索页（免费注册 TCIA 账号）；
- 按本数据集 Collection 名称筛选（见源站页面），加入 Download Basket；
- 用 NBIA Download Manager 批量下载 DICOM。
方式二：NBIA API（程序化）
curl -s "https://services.cancerimagingarchive.net/nbia-api/services/v1/getSeries?Collection=COLLECTION_NAME" -o series.json
方式三：TCIA Manifest + dicomsort
在 Collection 页面下载 .tcia manifest 文件后用 NBIA CLI 下载。
数据说明
CPTAC项目下的AML分支，提供了患者多维度组学数据，强调在蛋白质组学和修饰组学层面探索急性白血病发病机理。
数据加载示例（DICOM 影像）
import pydicom, glob, os
files = glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.dcm"), recursive=True)
d = pydicom.dcmread(files[0])
print("Modality:", d.Modality)
img = d.pixel_array
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。
