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创建/更新时间

2026-10-22

资源简介

配对胶质母细胞瘤 Avastin 治疗前后样本

Paired Human Glioblastoma Pre and Post Avastin Treatment 是一个聚焦于胶质母细胞瘤治疗前后配对样本的转录组学数据集，来源于 omicsdi.org，在本站归入肿瘤 / 脑肿瘤分类。该数据集的核心设计在于“配对”：每位纳入队列的胶质母细胞瘤患者均提供切除肿瘤样本，并分别覆盖 Avastin 治疗前与治疗后两个时间点，从而形成同一患者自身的治疗前后对照。其主题标签为 Transcriptomics，提示数据内容围绕转录组层面展开。整体而言，该数据集适合用于考察胶质母细胞瘤患者在 Avastin 治疗前后肿瘤组织转录组状态的变化，为理解治疗相关的分子响应提供样本基础。

【数据集背景】

胶质母细胞瘤是脑肿瘤中备受关注的研究对象，而 Avastin 治疗前后肿瘤组织的变化是相关研究的重要切入点。该数据集以配对样本的方式组织材料，即同一患者同时具备治疗前与治疗后的切除肿瘤样本，这种设计有助于在个体内部进行比较，减少个体间差异对分析的影响。数据集英文名称为 Paired Human Glioblastoma Pre and Post Avastin Treatment，直接体现了其研究对象（人类胶质母细胞瘤）、样本关系（配对）以及治疗节点（Avastin 治疗前与治疗后）。本站将其归类为肿瘤 / 脑肿瘤，主题标签为 Transcriptomics，说明其数据维度属于转录组学范畴。

【数据内容】

数据集收录的是胶质母细胞瘤患者配对切除肿瘤样本，每位患者均包含 Avastin 治疗前与治疗后的样本。源站描述明确指出，这些样本来自胶质母细胞瘤患者切除的肿瘤组织，并以配对形式覆盖治疗前后两个状态。主题标签为 Transcriptomics，表明数据内容与转录组相关。除上述信息外，关于样本数量、具体转录组检测平台、数据文件格式与规模等细节，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 omicsdi.org。源站描述说明其样本为胶质母细胞瘤患者切除肿瘤的配对样本，每位患者均包含 Avastin 治疗前与治疗后的样本。关于样本采集的具体机构、采集时间、伦理审批信息以及样本处理流程等，源站未提供。

【适用场景】

基于其配对设计与转录组学主题，该数据集可用于考察胶质母细胞瘤患者在接受 Avastin 治疗前后肿瘤组织转录组层面的差异，适合开展同一患者治疗前后样本的配对比较分析。其肿瘤 / 脑肿瘤分类也使其可服务于脑肿瘤相关研究中对治疗响应分子特征的分析需求。关于具体的分析类型、研究结论或已验证的应用方向，源站未提供。

【使用方法】

该数据集以每位患者治疗前与治疗后配对切除肿瘤样本的形式组织，使用时可按患者配对关系对治疗前后样本进行对照分析，并结合 Transcriptomics 主题标签在转录组层面开展研究。关于数据下载方式、文件组织结构和具体分析流程，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集的主要特点是同一患者具备治疗前与治疗后配对样本，这一设计有利于个体内比较。但关于样本量、数据完整性、质控指标、批次效应以及潜在偏倚等信息，源站未提供。使用时应结合源站信息自行评估数据适用性。

【引用与许可】

关于该数据集的引用方式与许可条款，源站未提供。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MEXP-3296

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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-MEXP-3296

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。

数据说明

胶质母细胞瘤患者切除肿瘤的配对样本：队列中每位患者接受Avastin治疗前后的样本。

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