预测乳腺癌患者循环肿瘤细胞存在的基因表达谱
该研究旨在开发一种原发性肿瘤基因表达谱，以预测乳腺癌患者血液中循环肿瘤细胞的存在。外周血循环肿瘤细胞检测与原发性肿瘤微阵列基因表达谱分析是两种有前景的新技术，可为乳腺癌患者提供有价值的预后数据
基本信息
资源简介
预测乳腺癌患者循环肿瘤细胞存在的基因表达谱
该研究旨在开发一种原发性肿瘤基因表达谱，以预测乳腺癌患者血液中循环肿瘤细胞的存在。外周血循环肿瘤细胞检测与原发性肿瘤微阵列基因表达谱分析是两种有前景的新技术，可为乳腺癌患者提供有价值的预后数据。本研究试图构建预测循环肿瘤细胞状态而非结局的特征，以提供独立预后数据，并已针对乳腺癌参考池分析72例原发性乳腺癌肿瘤。源站标签为转录组学（来源 omicsdi.org）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：开发一种能够预测乳腺癌患者血液中循环肿瘤细胞存在情况的原发肿瘤基因表达谱。外周血中循环肿瘤细胞（CTCs）的检测与原发肿瘤的微阵列基因表达谱分析是两项有前景的新技术，能够为乳腺癌患者提供有价值的预后数据。在本研究中，我们旨在开发一种新型表达谱，其通过构建可预测CTCs状态而非结局的特征，从而提供独立的预后数据。已将72个原发性乳腺肿瘤样本针对一个乳腺癌参考池进行分析。
【主题与分类】
主题标签：Transcriptomics。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-31364
下载信息
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源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-31364
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- 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
开发一种能够预测乳腺癌患者血液中循环肿瘤细胞存在情况的原发肿瘤基因表达谱。外周血中循环肿瘤细胞（CTCs）的检测与原发肿瘤的微阵列基因表达谱分析是两项有前景的新技术，能够为乳腺癌患者提供有价值的预后数据。在本研究中，我们旨在开发一种新型表达谱，其通过构建可预测CTCs状态而非结局的特征，从而提供独立的预后数据。已将72个原发性乳腺肿瘤样本针对一个乳腺癌参考池进行分析。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
