乳腺癌队列特征数据集
该数据集来自 PLOS ONE 配套论文，提供乳腺癌队列的特征信息，以单个 Excel 表格形式发布。数据围绕乳腺癌患者的疾病复发风险分类，涉及 70-gene signature MammaPrint 与 12 gene assay EndoPredict 的检测结果及风险病例等主题
基本信息
资源简介
乳腺癌队列特征数据集
Characteristics of the breast cancer cohort.
该数据集来自 PLOS ONE 配套论文，提供乳腺癌队列的特征信息，以单个 Excel 表格形式发布。数据围绕乳腺癌患者的疾病复发风险分类，涉及 70-gene signature MammaPrint 与 12 gene assay EndoPredict 的检测结果及风险病例等主题。可用于了解该队列的构成与风险分层情况，并作为比较两种基因检测方法在复发风险分类中相关性的参考数据（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
配套论文《MammaPrint versus EndoPredict: Poor correlation in disease recurrence risk classification of hormone receptor positive breast cancer》发表于 PLOS ONE（2017），DOI：10.1371/journal.pone.0183458。源站首次发布：2017-08-29。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0183458.t001。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Cell Biology、Genetics、Biotechnology、Biological Sciences not elsewhere classified、Developmental Biology。主题标签：disease recurrence risk classification、risk cases、Methods Representative tissue、EP test results、12 gene assay EndoPredict、EP test、breast cancer patients、70- gene signature MammaPrint、gene expression assays、breast cancer Introduction。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Medicine、Cell Biology、Genetics、Biotechnology、Biological Sciences not elsewhere classified、Developmental Biology。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Characteristics_of_the_breast_cancer_cohort_/5355082
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Bösl, Andreas; Spitzmüller, Andreas; Jasarevic, Zerina; Rauch, Stefanie; Jäger, Silke; Offner, Felix (2017). Characteristics of the breast cancer cohort.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-03，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Characteristics of the breast cancer cohort.
- DOI：10.1371/journal.pone.0183458.t001
- 发布日期：2017-08-29
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Characteristics_of_the_breast_cancer_cohort_/5355082
命令行下载
curl -L -o "Table 1.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/9204079"
文件清单
Table 1.xls（5.63 KB）
文件总体积 5.63 KB（源站 API 实测）。
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。
数据说明
Characteristics of the breast cancer cohort.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0183458.t001（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Characteristics_of_the_breast_cancer_cohort_/5355082）。
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