胶质母细胞瘤疾病进展的DNA甲基化图谱：时间与空间上的广泛异质性

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001002538

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。

数据说明

胶质母细胞瘤以广泛的遗传和转录异质性为特征，然而关于表观基因组在胶质母细胞瘤疾病进展中的作用所知甚少。在此，我们呈现了配对的原发性和复发性胶质母细胞瘤肿瘤中DNA甲基化的基因组尺度图谱，所用数据来自一个经过高度注释的临床队列，该队列是通过国家患者登记系统筛选得到的。我们证明了在大量常规收集的FFPE样本中进行DNA甲基化图谱绘制的可行性，并验证了亚硫酸氢盐测序作为一种多用途检测方法，使我们能够推断所分析肿瘤样本的一系列不同的遗传、表观遗传和转录特征。基于这些数据，我们识别出了原发性和复发性肿瘤之间的细微差异、DNA甲基化与肿瘤微环境之间的联系，以及表观遗传肿瘤异质性与患者生存之间的关联。

总之，本研究建立了一个开放资源，用于剖析遗传多样且异质性癌症中的DNA甲基化异质性，并证明了在全国性队列中整合表观基因组学、放射学和数字病理学的可行性，从而充分利用常规临床实践中收集的现有样本和数据。

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。