人胶质母细胞瘤比较基因组杂交数据集
该数据可用于研究胶质母细胞瘤的基因组拷贝数变异，支持肿瘤分型、分子特征识别及脑肿瘤相关转录组学分析（来源 omicsdi.org）
基本信息
资源简介
人胶质母细胞瘤比较基因组杂交数据集
Comparative genomic hybridization of human glioblastomas 是一个聚焦于人类胶质母细胞瘤的比较基因组杂交数据集，归属于肿瘤与脑肿瘤研究领域，由 omicsdi.org 收录。该数据集来源于法国国家抗癌联盟（Ligue Nationale Contre le Cancer）下属的 Cartes d'Identite des Tumeurs（CIT）项目，采用 Human genome-wide CIT-aCGH-V6-4.4K 平台，覆盖 67 例胶质母细胞瘤样本。其主题标签为 Transcriptomics，可用于研究胶质母细胞瘤的基因组拷贝数变异，并支持肿瘤分型、分子特征识别以及脑肿瘤相关转录组学分析。整体而言，该数据集为脑肿瘤分子层面的探索提供了一个以比较基因组杂交为核心的技术框架，适合关注胶质母细胞瘤基因组结构变化的研究者参考使用。
【数据集背景】
该数据集隶属于 Cartes d'Identite des Tumeurs（CIT）项目，该项目由法国国家抗癌联盟（Ligue Nationale Contre le Cancer）发起，项目网站为 http://cit.ligue-cancer.net。CIT 项目旨在通过系统性的肿瘤基因组表征，构建不同类型肿瘤的分子身份图谱。本数据集聚焦于人类胶质母细胞瘤，胶质母细胞瘤是脑肿瘤中具有高度异质性和侵袭性的类型，对其基因组拷贝数变异的研究有助于理解肿瘤的发生发展机制。数据集的提交者为 Aurelien de Reynies，项目负责人为 Francois Berger。这些背景信息表明该数据集是法国国家级肿瘤研究项目的一部分，具有明确的组织来源和学术管理架构。
【数据内容】
该数据集的核心内容是针对 67 例人类胶质母细胞瘤样本的全基因组比较基因组杂交数据。所使用的技术平台为 Human genome-wide CIT-aCGH-V6-4.4K，即基于比较基因组杂交（aCGH）的全基因组芯片，芯片版本为 V6-4.4K。比较基因组杂交技术能够检测基因组 DNA 拷贝数的变化，包括扩增和缺失。因此，该数据集记录的是胶质母细胞瘤样本相对于正常参照的基因组拷贝数变异信息。主题标签为 Transcriptomics，提示该数据在转录组学分析中具有应用价值。数据集本身不包含具体的基因表达数值或突变位点信息，其核心数据形式为全基因组范围内的拷贝数变异图谱。
【采集与来源】
数据来源于 omicsdi.org 所收录的条目，原始项目为法国国家抗癌联盟的 CIT 项目。样本为人类胶质母细胞瘤，共 67 例。技术平台为 Human genome-wide CIT-aCGH-V6-4.4K。提交者为 Aurelien de Reynies，项目负责人为 Francois Berger。源站未提供具体的样本采集地点、患者临床信息、伦理审批细节以及实验操作流程。数据集的来源站为 omicsdi.org，该平台作为组学数据的聚合与索引站点，提供了该数据集的描述与访问入口。
【适用场景】
根据侧写线索，该数据集可用于研究胶质母细胞瘤的基因组拷贝数变异，支持肿瘤分型、分子特征识别及脑肿瘤相关转录组学分析。具体而言，研究者可以利用该数据探索胶质母细胞瘤中特定染色体区域的扩增或缺失模式，进而识别与肿瘤亚型相关的分子特征。在转录组学分析中，拷贝数变异数据可以与基因表达数据整合，用于推断拷贝数变化对基因表达的影响。此外，该数据集也可作为脑肿瘤比较基因组学研究的一个参考数据集，用于方法学验证或与其他胶质母细胞瘤数据集进行对比分析。其主题标签 Transcriptomics 进一步表明，该数据适用于转录组层面的关联研究。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明。通常，比较基因组杂交数据以芯片信号强度或拷贝数比值的形式存储，使用者需要借助相应的分析软件进行归一化、分段和拷贝数变异调用。由于该数据集的具体文件格式、数据预处理状态以及配套的分析工具未在来源信息中说明，使用者应参考 omicsdi.org 上的原始条目获取进一步的操作指引。源站未提供数据下载链接、访问协议或分析流程的详细描述。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量评估、样本纳入排除标准、技术重复或验证实验的信息。该数据集仅包含 67 例胶质母细胞瘤样本，样本量有限，可能影响统计功效和结论的普适性。比较基因组杂交技术本身的分辨率受限于芯片平台的设计，Human genome-wide CIT-aCGH-V6-4.4K 平台的具体探针密度和基因组覆盖度未在来源信息中说明。此外，该数据集不包含正常对照样本的详细信息，也未提供临床随访数据。因此，在使用该数据集时，应充分考虑其技术平台和样本规模的限制，避免过度推断。源站未提供其他质量相关指标。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式、许可协议或使用条款。项目负责人为 Francois Berger，提交者为 Aurelien de Reynies，项目来源为法国国家抗癌联盟的 CIT 项目。使用者在引用或使用该数据集时，应直接访问 omicsdi.org 上的原始条目，以获取最新的引用要求和许可信息。源站未提供具体的许可类型或数据共享政策。
下载信息
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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-TABM-897
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
A Cartes d’Identite des Tumeurs (CIT) project from the french Ligue Nationale Contre le Cancer (http://cit.ligue-cancer.net ) | Human genome-wide CIT-aCGH-V6-4.4K : 67 glioblastomas | Submitter : Aurelien de Reynies | Project leader : Francois Berger
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。
