MMRC aCGH 参考数据集
MMRC aCGH 参考数据集由 omicsdi.org 提供，属于肌肉骨骼系统疾病 / 其他分类。该数据集整合了基因表达谱、阵列比较基因组杂交（aCGH）和重测序数据，样本来自新诊断和复发多发性骨髓瘤患者的 CD138 纯化骨髓细胞
基本信息
资源简介
MMRC aCGH 参考数据集
由 omicsdi.org 提供，属于肌肉骨骼系统疾病 / 其他分类，主题标签为转录组学。该数据集整合了基因表达谱、阵列比较基因组杂交（aCGH）和重测序数据，样本来自新诊断和复发多发性骨髓瘤患者的 CD138 纯化骨髓细胞。作为多发性骨髓瘤研究领域的参考资源，它面向该疾病研究社区，旨在为相关研究提供可用的数据基础。整体来看，该数据集覆盖了从基因表达、基因组拷贝数变化到序列变异等多个层面的信息，并以患者来源的骨髓细胞为样本核心，具有明确的疾病指向性和研究支撑价值。
【数据集背景】
多发性骨髓瘤是一种涉及骨髓浆细胞的疾病，相关研究需要多层次的分子数据支持。MMRC aCGH 参考数据集正是作为多发性骨髓瘤研究社区的参考资源而建立，其英文名称为 MMRC aCGH reference collection。该数据集被归类于肌肉骨骼系统疾病 / 其他，主题标签为转录组学，来源站为 omicsdi.org。从定位上看，它服务于多发性骨髓瘤研究领域，通过整合多种类型的分子数据，为研究者提供参考性数据集合。
【数据内容】
该数据集包含基因表达谱、阵列比较基因组杂交（aCGH）和重测序三类数据。基因表达谱用于反映基因转录层面的信息；阵列比较基因组杂交用于检测基因组拷贝数变化；重测序则用于获取序列层面的信息。这三类数据共同构成了一个多组学层面的参考集合。样本方面，数据来自新诊断和复发多发性骨髓瘤患者的 CD138 纯化骨髓细胞。CD138 纯化意味着样本经过特定标记筛选，以富集目标细胞群体。新诊断和复发两种疾病状态均被纳入，使数据集覆盖了不同疾病阶段的患者样本。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 omicsdi.org。样本采集对象为新诊断和复发多发性骨髓瘤患者，采集材料为 CD138 纯化骨髓细胞。关于具体的采集时间、采集地点、样本数量、患者人口学信息、伦理审批信息以及具体的实验平台和试剂信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于多发性骨髓瘤研究领域，可作为该研究社区的参考资源。由于包含基因表达谱、阵列比较基因组杂交和重测序数据，它可用于涉及基因表达、基因组拷贝数变化和序列变异的研究场景。样本来自新诊断和复发患者，因此也适用于涉及不同疾病阶段比较的研究。关于具体的分析应用、疾病分型、临床关联研究等详细适用场景，源站未提供。
【使用方法】
该数据集通过 omicsdi.org 提供。关于具体的数据下载方式、文件格式、数据组织方式、访问权限、是否需要注册、配套分析工具或流程等信息，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集作为多发性骨髓瘤研究社区的参考资源，整合了基因表达谱、阵列比较基因组杂交和重测序数据，样本来自新诊断和复发患者的 CD138 纯化骨髓细胞。关于数据质量评估指标、样本量、批次效应、数据完整性、覆盖度、技术偏差以及使用限制等信息，源站未提供。
【引用与许可】
关于该数据集的引用方式、许可协议、使用条款、数据共享政策以及相关发表文献等信息，源站未提供。
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://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-26849
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
MMRC参考集是一个基因表达谱、阵列比较基因组杂交和重测序的数据集，作为多发性骨髓瘤研究界的资源而创建。来自新诊断和复发多发性骨髓瘤患者的CD138纯化骨髓细胞。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
