GDC MATCH-H:基因组特征 CS-MATCH-0007 H组

原发部位包括其他及未特指女性生殖器官、支气管和肺、结肠、肝及肝内胆管、脑;疾病类型包括上皮性肿瘤 NOS、腺瘤和腺癌、胶质瘤、肿瘤 NOS

gdc
浏览 11
基因组分类Epithelial Neoplasms, NOSAdenomas and AdenocarcinomasGliomasNeoplasms, NOS
GDC MATCH-H: Genomic Characterization CS-MATCH-0007 Arm H

基本信息

模态
基因组
大小
1650.994169608 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

GDC MATCH-H:基因组特征 CS-MATCH-0007 H组

该数据集来自 NCI Genomic Data Commons,为 MATCH 项目 MATCH-H(Genomic Characterization CS-MATCH-0007 Arm H)的 harmonized 癌症基因组学数据,涵盖临床、生物样本、RNA-Seq、WXS、甲基化及影像数据,分为开放与受控访问层级。原发部位包括其他及未特指女性生殖器官、支气管和肺、结肠、肝及肝内胆管、脑;疾病类型包括上皮性肿瘤 NOS、腺瘤和腺癌、胶质瘤、肿瘤 NOS。共 21 例病例、509 个文件,总大小 1537.6 GB,可用于肿瘤基因组特征分析与相关研究(来源 portal.gdc.cancer.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):GDC 项目 MATCH-H(基因组特征 CS-MATCH-0007 H组)。原发部位:其他及未特指女性生殖器官、支气管和肺、结肠、肝及肝内胆管、脑。疾病类型:上皮性肿瘤,NOS、腺瘤和腺癌、胶质瘤、肿瘤,NOS。项目:MATCH。病例数:21。文件数:509。总大小:1537.6 GB。NCI Genomic Data Commons harmonized 癌症基因组学项目(临床、生物样本、RNA-Seq、WXS、甲基化和影像数据;开放和受控访问层级)。

【主题与分类】

主题标签:Epithelial Neoplasms, NOS、Adenomas and Adenocarcinomas、Gliomas、Neoplasms, NOS。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://portal.gdc.cancer.gov/projects/MATCH-H

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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

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。

免费样本无法满足模型训练要求?千方提供经三甲医院脱敏、带病理回证与专家标注的商业级专病数据集。

使用方式

数据集获取

源站:https://portal.gdc.cancer.gov/projects/MATCH-H

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据集大小约 1650.99 GB。

数据说明

GDC项目MATCH-H(基因组特征分析 CS-MATCH-0007 H组)。原发部位:其他及未特指的女性生殖器官、支气管和肺、结肠、肝脏及肝内胆管、脑。疾病类型:上皮性肿瘤,NOS、腺瘤和腺癌、胶质瘤、肿瘤,NOS。项目:MATCH。病例数:21。文件数:509。总大小:1537.6 GB。NCI基因组数据共享协调化癌症基因组学项目(临床、生物样本、RNA测序、全外显子组测序、甲基化及影像数据;开放与受控访问层级)。

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。