B Salhia等基于芯片的比较基因组杂交(aCGH)数据档案
该数据集为乳腺癌脑转移样本的基于芯片比较基因组杂交(aCGH)数据档案，使用Agilent SurePrint G3 Human CGH Microarray Kit, 1x1M对15例乳腺癌脑转移样本进行基因组拷贝数分析
基本信息
资源简介
B Salhia等基于芯片的比较基因组杂交(aCGH)数据档案
B Salhia et al Array-Based Comparative Genomic Hybridization (aCGH) Data Archive
该数据集为乳腺癌脑转移样本的基于芯片比较基因组杂交(aCGH)数据档案，使用Agilent SurePrint G3 Human CGH Microarray Kit, 1x1M对15例乳腺癌脑转移样本进行基因组拷贝数分析。配套的基因表达数据(GSE52604)和DNA甲基化数据(Figshare)也可获取。数据可用于识别乳腺癌脑转移中常见和罕见的基因组事件，支持基因组、转录组和表观基因组层面的整合分析（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2013-12-19。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：脑是乳腺癌患者常见的转移部位，治疗选择少且预后极差。本研究的目的是识别乳腺癌脑转移背后的常见和罕见事件。我们对一组乳腺癌脑转移样本进行了深度基因组分析，整合了基因拷贝数、基因表达和DNA甲基化数据集。该数据集包括使用Agilent SurePrint G3 Human CGH Microarray Kit, 1x1M对15例乳腺癌脑转移样本进行的基于芯片的比较基因组杂交(aCGH)。基因表达(GSE52604)和DNA甲基化(Figshare)微阵列数据也可获取。
【数据结构与技术规格】
文件数 17 个，合计 3.06 GB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.862978.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Oncology and carcinogenesis not elsewhere classified。主题标签：breast cancer、Central nervous system、metastasis、genomics、epigenomics、Cancer。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Oncology and carcinogenesis not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/_B_Salhia_et_al_Array_Based_Comparative_Genomic_Hybridization_aCGH_Data_Archive/862978
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Salhia, Bodour (2013). B Salhia et al Array-Based Comparative Genomic Hybridization (aCGH) Data Archive. figshare. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2016-01-18，引用时请注意版本时效。
下载信息
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源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.862978
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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:
数据集大小约 3.06 GB。
数据说明
脑是乳腺癌患者常见的转移部位，其治疗选择有限且预后极差。本研究旨在识别乳腺癌脑转移的常见及罕见事件。我们进行了深度基因组分析，整合了基因拷贝数、基因表达和DNA甲基化数据集，应用于一组乳腺癌脑转移样本。该数据集包括使用Agilent SurePrint G3 Human CGH Microarray Kit, 1x1M对15例乳腺癌脑转移样本进行的基于微阵列的比较基因组杂交（aCGH）。基因表达（GSE52604）和DNA甲基化（Figshare）微阵列数据也可获取。
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。
