基本信息

模态

基因组

任务类型

分类

创建/更新时间

2026-10-08

资源简介

WEHI-AML 诊断与诱导后基因组测序样本数据集

ena-DATASET-WEHI-17-08-2017-10:23:29:025-405 - samples 是一个收录于 omicsdi.org 的基因组学数据集，在分类上归属于肿瘤领域下的急性髓系白血病方向。该数据集的核心内容围绕 WEHI-AML-1 与 WEHI-AML-2 两个样本展开，覆盖了它们在诊断时以及诱导后两个时间节点的基因组测序信息。测序工作采用 Illumina HiSeq X Ten 平台完成，属于全基因组测序范畴。整体而言，该数据集为研究急性髓系白血病在诊断与诱导治疗前后的基因组变化提供了样本层面的测序资源，主题标签为 Genomics，适合关注血液肿瘤基因组学的研究人员参考使用。

【数据集背景】

该数据集来自 omicsdi.org，属于肿瘤 / 急性髓系白血病分类。急性髓系白血病是一种血液系统恶性肿瘤，对其在诊断时与治疗诱导后的基因组特征进行比较，有助于理解疾病发生与治疗响应的分子基础。本数据集正是围绕这一需求，针对 WEHI-AML-1 和 WEHI-AML-2 两个样本，分别在诊断时和诱导后开展基因组测序，形成可用于后续分析的数据资源。其主题标签为 Genomics，表明数据以基因组层面的信息为核心。

【数据内容】

数据集包含 WEHI-AML-1 和 WEHI-AML-2 在诊断时及诱导后进行的基因组测序样本。测序类型为全基因组测序，即对样本的整个基因组进行测序，而非仅针对特定区域或外显子。数据以样本形式组织，命名中带有 “samples” 字样，说明其内容侧重于样本层面的测序数据。关于每个样本的具体测序深度、覆盖度、数据量、文件格式及样本的详细临床信息，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 omicsdi.org。根据源站描述，测序在 Illumina HiSeq X Ten 平台上完成，属于全基因组测序。样本涉及 WEHI-AML-1 与 WEHI-AML-2，并分别采集了诊断时和诱导后两个时间点的测序数据。关于样本采集的具体地点、时间、伦理审批信息、受试者来源及处理流程，源站未提供。

【适用场景】

该数据集可用于急性髓系白血病相关的基因组学研究，例如比较诊断时与诱导后样本的基因组差异，探索与疾病状态或治疗诱导相关的基因组变异。由于主题标签为 Genomics，其适用方向集中在基因组层面。此外，该数据集也可作为肿瘤 / 急性髓系白血病分类下的样本资源，用于方法验证、数据整合或作为同类研究的参考。关于具体的分析应用案例或已验证的使用场景，源站未提供。

【使用方法】

该数据集以样本形式提供，用户可根据研究需要获取 WEHI-AML-1 和 WEHI-AML-2 在诊断时及诱导后的全基因组测序数据。使用时可结合基因组学常规分析流程，对测序数据进行比对、变异检测及比较分析。关于数据的具体下载方式、文件组织格式、访问链接及是否需要申请权限，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集基于 Illumina HiSeq X Ten 平台的全基因组测序，平台信息明确。但关于测序质量指标、覆盖深度、样本重复情况、批次效应及数据完整性等信息，源站未提供。此外，样本数量有限，仅涉及 WEHI-AML-1 和 WEHI-AML-2 两个样本，其结论的外推需谨慎。关于数据的已知局限性或质控结论，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、使用条款及版权信息，源站未提供。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAD00001003568

访问原始数据

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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://omicsdi.org/dataset/ega/EGAD00001003568

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

WEHI-AML-1和WEHI-AML-2在诊断时和诱导后的基因组测序。全基因组测序在Illumina HiSeq X Ten平台上进行。

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