GDC MATCH-N:CS-MATCH-0007 N组基因组特征分析

GDC项目MATCH-N(CS-MATCH-0007 Arm N)隶属MATCH计划,原发部位为子宫颈、支气管和肺、舌根、乳腺及前列腺;疾病类型涵盖囊性、黏液性和浆液性肿瘤、肿瘤NOS、复杂混合性与间质性肿瘤、上皮性肿瘤NOS、腺瘤和腺癌;源站标签另含胶质瘤、肌性肿瘤、导管和小叶肿瘤、鳞状细胞肿瘤(

gdc
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基因组分类Cystic, Mucinous and Serous NeoplasmsNeoplasms, NOSComplex Mixed and Stromal NeoplasmsEpithelial Neoplasms, NOSAdenomas and AdenocarcinomasGliomasMyomatous NeoplasmsDuctal and Lobular NeoplasmsSquamous Cell Neoplasms
GDC MATCH-N: Genomic Characterization CS-MATCH-0007 Arm N

基本信息

模态
基因组
大小
1970.790190949 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

GDC MATCH-N:CS-MATCH-0007 N组基因组特征分析

GDC项目MATCH-N(CS-MATCH-0007 Arm N)隶属MATCH计划,原发部位为子宫颈、支气管和肺、舌根、乳腺及前列腺;疾病类型涵盖囊性、黏液性和浆液性肿瘤、肿瘤NOS、复杂混合性与间质性肿瘤、上皮性肿瘤NOS、腺瘤和腺癌;源站标签另含胶质瘤、肌性肿瘤、导管和小叶肿瘤、鳞状细胞肿瘤(来源 portal.gdc.cancer.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):GDC项目MATCH-N(基因组特征分析 CS-MATCH-0007 N组)。原发部位:子宫颈、支气管和肺、舌根、乳腺、前列腺。疾病类型:囊性、黏液性和浆液性肿瘤;肿瘤,NOS;复杂混合性和间质性肿瘤;上皮性肿瘤,NOS;腺瘤和腺癌。计划:MATCH。

【主题与分类】

主题标签:Cystic, Mucinous and Serous Neoplasms、Neoplasms, NOS、Complex Mixed and Stromal Neoplasms、Epithelial Neoplasms, NOS、Adenomas and Adenocarcinomas、Gliomas、Myomatous Neoplasms、Ductal and Lobular Neoplasms、Squamous Cell Neoplasms。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://portal.gdc.cancer.gov/projects/MATCH-N

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源站:https://portal.gdc.cancer.gov/projects/MATCH-N

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据集大小约 1970.79 GB。

数据说明

GDC项目MATCH-N(基因组特征分析 CS-MATCH-0007 N组)。原发部位:子宫颈、支气管和肺、舌根、乳腺、前列腺。疾病类型:囊性、黏液性和浆液性肿瘤;肿瘤,NOS;复杂混合性和间质性肿瘤;上皮性肿瘤,NOS;腺瘤和腺癌。计划:MATCH。

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

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