配对正常、表观正常与乳腺肿瘤组织的基因表达谱
该数据集来自 NCBI，包含 65 例样本的基因表达微阵列数据，涵盖 41 例乳腺肿瘤（24 例早期、17 例局部晚期）、18 例配对邻近正常组织及 6 例来自非恶性手术乳腺的表观正常组织
基本信息
资源简介
配对正常、表观正常与乳腺肿瘤组织的基因表达谱
Gene expression profiling in paired normal, apparently normal and breast tumour tissues
该数据集来自 NCBI，包含 65 例样本的基因表达微阵列数据，涵盖 41 例乳腺肿瘤（24 例早期、17 例局部晚期）、18 例配对邻近正常组织及 6 例来自非恶性手术乳腺的表观正常组织。所有样本均经冰冻切片质控，肿瘤样本要求肿瘤细胞占比不低于 70%，正常样本要求形态正常且无肿瘤细胞。数据可用于识别乳腺癌潜在诊断与随访标志物及治疗靶点（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Oct 17 201。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：本研究的主要目标是识别乳腺癌的潜在诊断和随访标志物以及治疗靶点。我们使用微阵列技术对 65 个样本进行了基因表达研究，包括 41 个乳腺肿瘤[24 个早期、17 个局部晚期、18 个邻近正常组织[配对正常]和 6 个来自因非恶性疾病手术的乳腺的表观正常组织。所有样本均进行了冰冻切片——肿瘤需要含有 70% 或更多肿瘤细胞；配对正常和表观正常组织必须形态正常且无肿瘤细胞。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签：Expression profiling by array、GPL27630、9606。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE139038
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jan 11 202，引用时请注意版本时效。
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
本研究的主要目的是识别乳腺癌的潜在诊断和随访标志物以及治疗靶点。我们采用微阵列技术对65份样本进行了基因表达研究，其中包括41份乳腺肿瘤样本[24份早期、17份局部晚期]、18份癌旁正常组织[配对正常组织]以及6份因非恶性疾病接受手术的乳腺中外观正常的组织。所有样本均进行了冰冻切片检查——肿瘤样本需含有70%或以上的肿瘤细胞；配对正常组织和外观正常组织须形态学正常且无肿瘤细胞。
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。
