原发性多形性胶质母细胞瘤手术标本全基因组基因表达分析
该数据集来自 omicsdi.org，属于肿瘤与脑肿瘤分类下的转录组学数据，主题标签为 Transcriptomics。数据基于全基因组编码基因表达谱分析，对 21 例原发性多形性胶质母细胞瘤手术标本的总 RNA 进行检测，旨在识别可用于原发性 GBM 分子分型或预后预测的基因特征
基本信息
资源简介
原发性多形性胶质母细胞瘤手术标本全基因组基因表达分析
该数据集为一项全基因组基因表达分析研究的数据集合，英文名称为 Genome-wide analysis of gene expression in surgical specimens of primary glioblastoma multiform，来源于 omicsdi.org，在数据分类上归属于肿瘤 / 脑肿瘤方向，主题标签为 Transcriptomics（转录组学）。研究采用全基因组编码基因表达谱分析策略，对 21 例原发性多形性胶质母细胞瘤手术标本的总 RNA 进行检测，目标是识别可用于原发性 GBM 分子分型或预后预测的基因特征。该数据集适合关注脑肿瘤转录组、基因表达谱分析与分子标志物发现的研究者参考使用。
【数据集背景】
多形性胶质母细胞瘤（glioblastoma multiform，GBM）是脑肿瘤研究中的重要对象，其分子层面的异质性使得分型与预后判断成为研究关注点。该数据集所依托的研究以全基因组编码基因表达谱为切入点，试图从转录组层面寻找能够支持原发性 GBM 分子分类或预后预测的基因特征。这一背景决定了数据集的核心价值在于基因表达层面的系统观测，而非单一基因或单一通路的局部检测。
【数据内容】
数据集的内容主体为全基因组编码基因表达谱数据，检测对象为原发性多形性胶质母细胞瘤手术标本的总 RNA，样本数量为 21 例。数据围绕编码基因的表达水平展开，主题标签为 Transcriptomics，表明其属于转录组学范畴。源站描述未提供具体的基因数量、表达定量方法、平台型号或数据文件格式等细节。
【采集与来源】
数据来源于 omicsdi.org。样本材料为原发性多形性胶质母细胞瘤的手术标本，检测材料为从这些标本中获取的总 RNA。源站描述未提供样本采集地点、采集时间、手术与保存流程、伦理审批信息以及测序或芯片平台的具体信息。
【适用场景】
基于其全基因组编码基因表达谱特征，该数据集可用于原发性 GBM 的分子分型探索、预后相关基因特征的识别与验证，以及脑肿瘤转录组层面的比较分析。主题标签 Transcriptomics 也提示其适用于转录组学方法学研究与基因表达谱数据整合分析等场景。源站描述未提供具体的应用案例或验证结果。
【使用方法】
源站描述未提供数据下载方式、文件组织格式、预处理流程、标准化方法或分析工具建议。使用者需依据 omicsdi.org 上该数据集的原始条目获取进一步的使用说明。
【质量与限制】
该数据集的样本量为 21 例原发性多形性胶质母细胞瘤手术标本，源站描述未提供质控指标、批次信息、缺失值情况或数据完整性说明。由于缺乏这些信息，使用时应关注样本规模对统计推断的影响，并结合原始条目核实数据质量。源站未提供其他质量与限制方面的说明。
【引用与许可】
源站未提供引用方式、许可协议或数据使用条款等信息。
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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。
使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-25630
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
我们采用全基因组编码基因表达谱分析，以识别用于原发性GBM分子分型或预后预测的基因特征。从21例原发性多形性胶质母细胞瘤手术标本中获取总RNA。
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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