基本信息

模态

医学影像

任务类型

分类

创建/更新时间

2026-11-03

资源简介

EGAS00001003318-sc-2020-01-29T09:24:55Z 样本数据集

EGAS00001003318-sc-2020-01-29T09:24:55Z - samples 是一个聚焦乳腺癌的肿瘤基因组学数据集，来源于 omicsdi.org，主题标签为 Genomics。该数据集收录了 30 名因乳腺癌接受乳房切除术女性的 LCM（激光捕获显微切割）显微活检样本测序数据，研究目标在于评估组织内的突变负荷、突变谱与克隆动态。研究中，靶向测序数据被用作驱动基因与克隆性筛查手段，对高度克隆化或携带驱动事件的样本进一步开展全基因组测序；该部分研究结果还将与接受美容性乳房缩小手术的女性以及携带胚系 BRCA1/2 突变者进行比较。数据集包含截至 2020 年 1 月 29 日该项研究可用的全部数据。

【数据集背景】

该数据集所属分类为肿瘤 / 乳腺癌，研究围绕乳腺癌组织内部的基因组异质性展开。研究纳入的对象是因乳腺癌而接受乳房切除术的女性，共 30 名。研究设计关注的核心问题是肿瘤组织内部的突变负荷、突变谱以及克隆动态，即组织内不同细胞群体在突变层面的分布与演化特征。为回答这一问题，研究采用 LCM 显微活检的方式获取组织样本，并在此基础上进行测序分析。研究还设置了对照性质的比较方向：一部分比较指向接受美容性乳房缩小手术的女性，另一部分比较指向携带胚系 BRCA1/2 突变的女性，用以在更广的背景下解读乳腺癌组织的突变特征。

【数据内容】

数据集包含该研究截至 2020 年 1 月 29 日可用的全部数据。数据主体为来自 30 名乳腺癌女性乳房切除术样本的 LCM 显微活检测序数据。研究采用分层的测序策略：先以靶向数据作为驱动基因与克隆性筛查手段，识别高度克隆化或含有驱动事件的样本，随后将这些样本送交全基因组测序。因此，数据集在内容上覆盖了靶向筛查层面以及后续全基因组测序层面的测序信息。主题标签为 Genomics，表明数据属于基因组学范畴。样本的具体数量分布、测序平台、读长、覆盖度等细节，源站未提供。

【采集与来源】

样本采集自因乳腺癌接受乳房切除术的女性，共 30 名，采集方式为 LCM 显微活检，即通过激光捕获显微切割从组织中获得微小活检样本。数据来源站为 omicsdi.org。研究的比较对象包括接受美容性乳房缩小手术的女性以及携带胚系 BRCA1/2 突变的女性。样本采集的具体时间、地点、机构与伦理审批信息，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于乳腺癌组织内突变负荷、突变谱与克隆动态相关的研究场景，尤其适合关注组织内克隆性筛查与驱动事件识别的工作。由于研究采用靶向数据先行筛查、再对高度克隆化或含驱动事件样本开展全基因组测序的设计，该数据可用于支持从靶向筛查到全基因组分析的分层研究思路。此外，数据涉及的比较方向包括美容性乳房缩小手术女性与胚系 BRCA1/2 突变女性，可用于相关对照性分析的场景。具体的分析类型与方法学适用性，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供具体的使用方法说明，包括数据下载方式、文件格式、数据处理流程与分析工具等。

【质量与限制】

数据集包含截至 2020 年 1 月 29 日该研究可用的全部数据，这一时间点构成数据覆盖范围的时间边界。样本量方面，研究涉及 30 名因乳腺癌接受乳房切除术的女性。关于数据质量指标、批次信息、缺失情况与其它技术性限制，源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供引用方式与许可信息。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAD00001005923

访问原始数据

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源站：https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAD00001005923

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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

对30名因乳腺癌接受乳房切除术的女性，从其LCM衍生的微活检组织进行测序。目标是评估组织内的突变负荷、突变谱和克隆动态。靶向数据将用作驱动基因和克隆性筛查，高度克隆性或含有驱动基因的样本随后将送检进行全基因组测序。本研究该部分的结果将与接受美容性乳房缩小手术的女性以及携带胚系BRCA 1/2突变的女性进行比较。本数据集包含截至2020年1月29日本研究可用的全部数据。

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