肿瘤内异质性与基于微阵列的乳腺癌生物学及临床结局预测因子的精确性

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-23593

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。

数据说明

采用 Affymetrix GeneChip Human Genome Plus 2.0 芯片对来自18例乳腺癌患者的50份空芯针穿刺活检标本进行了全基因组表达谱分析。使用无监督聚类方法和方差分量模型对整体表达谱进行了表征。通过组间相关系数评估了乳腺癌生物学和临床结局预测因子的精确性。

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。