少突胶质细胞肿瘤1p/19q共缺失亚组整合基因组分析Human610-Quadv1 SNP数据
该数据集来自omicsdi.org，属于肿瘤/脑肿瘤分类，主题标签为Transcriptomics。数据为Human610-Quadv1 SNP数据，源自法国Ligue Nationale Contre le Cancer的CIT项目，针对156例少突胶质细胞肿瘤开展转录组、基因组和甲基化组的整合分
基本信息
资源简介
少突胶质细胞肿瘤1p/19q共缺失亚组整合基因组分析Human610-Quadv1 SNP数据
该数据集为 Human610-Quadv1 SNP 数据，服务于少突胶质细胞肿瘤的整合基因组分析研究，旨在识别 1p/19q 共缺失少突胶质细胞瘤中的不同亚组。数据集归属于肿瘤 / 脑肿瘤分类，主题标签为 Transcriptomics，来源站为 omicsdi.org。其源站描述指出，这是法国国家抗癌联盟（Ligue Nationale Contre le Cancer）下属 Cartes d'Identite des Tumeurs（CIT）项目的一部分，针对少突胶质细胞肿瘤这一异质性胶质瘤群体展开研究。研究对 156 例少突胶质细胞肿瘤进行了转录组、基因组和甲基化组的整合分析，在已知三种分子类别之外，进一步在 1p/19q 共缺失肿瘤中揭示了三个亚组，并与少突胶质祖细胞、星形胶质细胞、少突胶质细胞及神经元谱系基因的不同表达模式相关联。
【数据集背景】
少突胶质细胞肿瘤是一组异质性胶质瘤。目前依据 IDH 突变和 1p/19q 共缺失可区分出三种分子亚组。该数据集所依托的研究由法国国家抗癌联盟的 CIT 项目发起，项目主页为 http://cit.ligue-cancer.net。研究对 156 例少突胶质细胞肿瘤开展转录组、基因组和甲基化组的整合分析，其目标是在已知三种分子类别之外，进一步刻画 1p/19q 共缺失肿瘤内部的异质性，并识别出新的亚组结构。
【数据内容】
该数据集为 Human610-Quadv1 SNP 数据，属于转录组学主题标签下的数据资源。其所服务的研究整合了转录组、基因组和甲基化组三个层面的信息，样本规模为 156 例少突胶质细胞肿瘤。研究通过多组学分类，在 1p/19q 共缺失肿瘤中发现了三个亚组，这些亚组与少突胶质祖细胞（OPC）、星形胶质细胞、少突胶质细胞和神经元谱系基因的不同表达模式相关。其中 OPC 样组与更具侵袭性的组织学和基因组特征相关，并伴有 MYC 激活，该激活通过多种改变发生。源站描述在此处中断，未提供更完整的细节。
【采集与来源】
数据来源站为 omicsdi.org。源站描述表明，该数据来自法国国家抗癌联盟（Ligue Nationale Contre le Cancer）的 CIT 项目，项目网址为 http://cit.ligue-cancer.net。研究针对少突胶质细胞肿瘤展开，样本量为 156 例。关于具体的采集时间、采集地点、样本处理流程、测序平台参数等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于少突胶质细胞肿瘤的分子分型研究，尤其是围绕 IDH 突变与 1p/19q 共缺失所划分的分子亚组，以及 1p/19q 共缺失肿瘤内部亚组结构的探索。其多组学整合特征可用于转录组、基因组与甲基化组的联合分析，并可用于考察 OPC、星形胶质细胞、少突胶质细胞及神经元谱系基因表达模式与肿瘤亚组之间的关系。研究还确认了这三个亚组在公开数据集上的有效性，因此该数据也可用于与公开数据集的对照验证类分析。关于其他具体应用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据下载方式、文件格式说明、预处理步骤、分析流程或软件工具要求等。
【质量与限制】
源站描述提到，研究所揭示的三个亚组在公开数据集上得到了确认，这为其结果的可重复性提供了一定支持。但关于该数据集本身的样本质量、数据完整性、批次效应、覆盖度或技术偏差等具体质量指标，源站未提供。此外，源站描述在提及 MYC 激活相关改变时中断，相关细节不完整。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。
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-MTAB-3905
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
法国国家抗癌联盟（Ligue Nationale Contre le Cancer）的肿瘤身份卡（Cartes d’Identite des Tumeurs, CIT）项目（http://cit.ligue-cancer.net）：少突胶质细胞肿瘤（Oligodendroglial tumours, OT）是一组异质性胶质瘤。目前根据IDH突变和1p/19q共缺失区分出三个分子亚组。在此，我们对156例OT的转录组、基因组和甲基化组进行了整合分析。除了已知的三个分子类别外，我们的多组学分类在1p/19q共缺失肿瘤中揭示了三个亚组，这些亚组与少突胶质祖细胞（OPC）、星形细胞、少突胶质细胞和神经元谱系基因的不同表达模式相关。这三个亚组的有效性在公共数据集中得到了证实。OPC样组与更具侵袭性的组织学和基因组特征相关，并与MYC激活相关，后者通过多种改变发生，包括MYC位点基因组增益、MYC外显子3低甲基化和microRNA-34b/c下调。在低级别胶质瘤TCGA数据集中，OPC样组与较差的预后相关，且独立于组织学分级。
我们的研究揭示了1p/19q共缺失肿瘤中先前未被认识到的异质性。
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。
数据缺失？
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