BSalhia等乳腺癌脑转移甲基化数据档案
该数据集为乳腺癌脑转移的DNA甲基化数据档案，基于Illumina Infinium HumanMethylation27 BeadArray芯片，包含32例乳腺脑转移样本、12例非肿瘤乳腺样本和15例非肿瘤脑样本的阵列DNA甲基化数据
基本信息
资源简介
BSalhia等乳腺癌脑转移甲基化数据档案
BSalhia_et_al_Methylation_Data_Archive
该数据集为乳腺癌脑转移的DNA甲基化数据档案，基于Illumina Infinium HumanMethylation27 BeadArray芯片，包含32例乳腺脑转移样本、12例非肿瘤乳腺样本和15例非肿瘤脑样本的阵列DNA甲基化数据。源站还提及配套的基因表达数据（GSE52604）和aCGH数据（Figshare）。数据可用于识别乳腺癌脑转移中常见和罕见的基因组与表观遗传事件，支持甲基化模式分析与样本分类研究（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Infinium HumanMethylation27 BeadArray（Illumina，San Diego，CA）对32例乳腺脑转移样本、12例非肿瘤乳腺样本和15例非肿瘤脑样本进行的基于阵列的DNA甲基化数据。基因表达（GSE52604）和aCGH（Figshare）微阵列数据也可获取。
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个，合计 21.89 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.855629.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/BSalhia_et_al_Methylation_Data_Archive/855629
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Salhia, Bodour (2013). BSalhia_et_al_Methylation_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.855629.v1
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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 21.9 MB。
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。本研究的目的是识别乳腺癌脑转移背后的常见和罕见事件。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。该数据集包括基于芯片的DNA甲基化数据，涵盖32例乳腺癌脑转移样本、12例非肿瘤性乳腺样本和15例非肿瘤性脑样本，使用Infinium HumanMethylation27 BeadArray（Illumina，San Diego，CA）检测。基因表达（GSE52604）和aCGH（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。
