GDC MATCH-U:基因组特征 CS-MATCH-0007 U 臂

该数据集来自 GDC 的 MATCH-U 项目(CS-MATCH-0007 U 臂),属于肿瘤与脑肿瘤范畴,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

gdc
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基因组分类Neoplasms, NOSAdenomas and AdenocarcinomasMesothelial NeoplasmsFibromatous NeoplasmsEpithelial Neoplasms, NOSSquamous Cell NeoplasmsNerve Sheath Tumors
GDC MATCH-U: Genomic Characterization CS-MATCH-0007 Arm U

基本信息

模态
基因组
大小
2008.329197531 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

GDC MATCH-U:基因组特征 CS-MATCH-0007 U 臂

该数据集来自 GDC 的 MATCH-U 项目(CS-MATCH-0007 U 臂),属于肿瘤与脑肿瘤范畴,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、支气管与肺、子宫颈、脑膜、其他及未特指胆道。疾病类型涉及 Neoplasms, NOS、腺瘤与腺癌、间皮肿瘤、纤维瘤性肿瘤、上皮性肿瘤, NOS 等。共 23 例病例、545 个文件,总大小约 1870.4 GB,可用于肿瘤基因组特征分析与分类研究(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-U(基因组特征 CS-MATCH-0007 U 臂)。原发部位:其他及未特指女性生殖器官、支气管与肺、子宫颈、脑膜、其他及未特指胆道。疾病类型:Neoplasms, NOS、腺瘤与腺癌、间皮肿瘤、纤维瘤性肿瘤、上皮性肿瘤, NOS。项目:MATCH。病例数:23。文件数:545。总大小:1870.4 GB。NCI 基因组数据共享平台(GDC)协调的癌症基因组学项目(临床、生物样本、RNA-Seq、WXS、甲基化及影像数据;开放与受控访问层级)。

【主题与分类】

主题标签:Neoplasms, NOS、Adenomas and Adenocarcinomas、Mesothelial Neoplasms、Fibromatous Neoplasms、Epithelial Neoplasms, NOS、Squamous Cell Neoplasms、Nerve Sheath Tumors。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-U

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

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 2008.33 GB。

数据说明

GDC项目MATCH-U(基因组特征分析CS-MATCH-0007 U组)。原发部位:其他及未特指的女性生殖器官、支气管和肺、子宫颈、脑膜、其他及未特指的胆道部位。疾病类型:肿瘤,NOS、腺瘤和腺癌、间皮肿瘤、纤维瘤性肿瘤、上皮性肿瘤,NOS。项目:MATCH。病例数:23。文件数:545。总大小:1870.4 GB。NCI基因组数据共享协调癌症基因组学项目(临床、生物样本、RNA测序、全外显子测序、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

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