乳腺癌快速尸检肿瘤活检转移定植的时空模式数据集
该数据集来自乳腺癌患者的快速尸检肿瘤活检，共收集42个样本，包括28个转移肿瘤样本（其中部分有DNA样本）和14个癌旁正常样本，并生成了RNAseq数据
基本信息
资源简介
乳腺癌快速尸检肿瘤活检转移定植的时空模式数据集
GSE184717 是一个聚焦乳腺癌转移定植模式的肿瘤转录组数据集，源自乳腺癌患者的快速尸检肿瘤活检。该数据集共收集42个样本，包括28个转移肿瘤样本和14个癌旁正常样本，其中部分转移肿瘤样本还配有DNA样本。研究者对这些样本生成了RNAseq数据，用于研究转移肿瘤的差异表达。数据集以高通量测序表达谱分析为主题，属于肿瘤/乳腺癌分类，来源于ncbi.nlm.nih.gov，作者为Xiaomeng Huang，发布时间为Sep 24 202，包含1个数据文件，样例文件为GSE184717_series_matrix.txt.gz。
【数据集背景】
该数据集围绕乳腺癌转移定植的时间与空间模式展开，标题强调“转移定植的新时间与空间模式”，其样本来自乳腺癌患者的快速尸检肿瘤活检。快速尸检活检能够在患者死亡后较短时间窗口内获取多个转移灶及周围组织，为研究转移肿瘤的分子特征提供材料。数据集所属分类为肿瘤/乳腺癌，主题标签包括Expression profiling by high throughput sequencing、GPL11154和9606，表明其采用高通量测序进行表达谱分析，物种为人。源站描述指出，研究目的是通过RNAseq数据研究转移肿瘤的差异表达。
【数据内容】
数据集共包含42个样本，其中28个为转移肿瘤样本，14个为癌旁正常样本；28个转移肿瘤样本中部分还配有DNA样本。研究者对这些样本生成RNAseq数据，用于差异表达分析。数据集文件数量为1，文件样例为GSE184717_series_matrix.txt.gz，属于GZIP压缩包格式的表达谱矩阵文件。主题标签中的GPL11154为平台标识，9606为人物种标识。除上述信息外，源站未提供更细的字段结构、基因数量或表达值范围等细节。
【采集与来源】
样本来源于乳腺癌患者的快速尸检肿瘤活检，包括转移肿瘤组织及癌旁正常组织。源站为ncbi.nlm.nih.gov，作者为Xiaomeng Huang，发布时间为Sep 24 202。数据集英文名与源站标题一致，均为“Novel temporal and spatial patterns of metastatic colonization from breast cancer rapid-autopsy tumor biopsies”。关于样本采集的具体时间窗、尸检流程、伦理审批及知情同意等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于乳腺癌转移相关研究，尤其是转移肿瘤与癌旁正常组织之间的差异表达分析，以及转移定植时间与空间模式的探索。由于包含28个转移肿瘤样本和14个癌旁正常样本，并配有部分DNA样本，可用于转录组层面的比较分析。主题标签表明其属于高通量测序表达谱分析，适合需要RNAseq表达谱的研究场景。关于具体的分析流程、标准化方法或统计模型，源站未提供。
【使用方法】
使用时可下载数据文件GSE184717_series_matrix.txt.gz，按GZIP压缩包格式读取。建议先在小样本上核对字段与编码，确认无误后再批量接入。由于文件为系列矩阵形式，通常包含样本信息与表达值，具体字段含义需以实际文件为准。源站未提供额外的使用说明或分析脚本。
【质量与限制】
数据集样本量为42例，其中转移肿瘤28例、癌旁正常14例，部分转移肿瘤样本配有DNA样本。文件数量为1，格式为GZIP压缩包。关于测序深度、数据质控指标、批次效应、样本配对关系及临床注释等质量相关信息，源站未提供。使用时应注意样本量有限，且快速尸检样本的采集条件可能影响数据解释，但源站未提供具体说明。
【引用与许可】
数据集作者为Xiaomeng Huang，发布时间为Sep 24 202，来源站为ncbi.nlm.nih.gov。关于引用格式、许可协议及数据使用限制，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE184717
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。
- OpenDataLab:
数据说明
我们从乳腺癌患者中采集了42份样本，包括28份转移性肿瘤样本（这些样本还配有DNA样本）和14份癌旁正常样本。我们对这些样本进行了RNAseq测序，以研究转移性肿瘤的差异表达。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
