基于转录谱的乳腺癌分子分型
该数据集来自 omicsdi.org，聚焦乳腺癌的转录谱分子分型研究。源站描述指出，乳腺癌是最早通过分子分型解释个体间异质性并改进治疗方案的癌种之一，多种多基因分类器已被开发，早期乳腺癌的分子特征具有显著预后信息
基本信息
资源简介
基于转录谱的乳腺癌分子分型
该数据集英文名为 Molecular subtyping of breast cancer by transcription profiling，本站归类为肿瘤 / 乳腺癌，来源站为 omicsdi.org，主题标签为 Transcriptomics。数据集聚焦乳腺癌的转录谱分子分型研究。源站描述指出，乳腺癌是最早通过分子分型解释个体间异质性并改进治疗方案的癌种之一，多种多基因分类器已被开发，尤其是界定早期乳腺癌分子特征的分类器具有显著的预后信息。自2014年起，原发乳腺癌的分子分型已作为常规诊断的一部分实施，并直接影响治疗方案的分配。该研究评估分子分型在低风险乳腺癌中的直接与潜在获益，并展示稳健分子特征在高风险乳腺癌患者检查中的优势。
【数据集背景】
乳腺癌是分子分型研究开展较早的癌种之一。源站描述指出，分子分型在乳腺癌中最早用于解释个体间异质性，并推动了治疗方案的改进。随着多种多基因分类器被开发，尤其是能够界定早期乳腺癌分子特征的分类器，分子分型所携带的预后信息得到重视。自2014年起，原发乳腺癌的分子分型被纳入常规诊断流程，并直接影响治疗方案的分配。在此背景下，该数据集围绕转录谱层面的分子分型展开，关注其在低风险与高风险乳腺癌中的价值。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Transcriptomics，表明其内容属于转录组学范畴，围绕乳腺癌的转录谱分子分型研究组织。源站描述提及多种多基因分类器以及早期乳腺癌的分子特征，并涉及低风险乳腺癌与高风险乳腺癌两类情形。除上述主题与研究方向外，源站未提供关于样本数量、基因数量、分类器具体构成、数据文件格式等细节。
【采集与来源】
该数据集来源站为 omicsdi.org。源站描述说明了研究背景与目的，即评估分子分型在低风险乳腺癌中的直接和潜在获益，并展示稳健分子特征在高风险乳腺癌患者检查中的优势。关于样本采集地点、采集时间、测序平台、数据处理流程等具体信息，源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集适用于乳腺癌转录谱分子分型相关的研究场景，包括对低风险乳腺癌中分子分型获益的评估，以及在高风险乳腺癌患者检查中考察稳健分子特征的应用价值。其主题标签 Transcriptomics 也表明其可用于转录组学层面的分析。其他具体适用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-5724
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
乳腺癌是最早通过分子分型解释个体间异质性并改善治疗方案的癌症类型之一。目前已开发出多种多基因分类器，尤其是那些定义早期乳腺癌分子特征的分类器，具有重要的预后信息价值。因此，自2014年起，原发性乳腺癌的分子分型已作为常规诊断的一部分实施，直接影响治疗方案的制定。在本研究中，我们评估了分子分型在低风险乳腺癌中的直接和潜在获益，并展示了稳健的分子特征在高风险乳腺癌患者检查中的优势。
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。
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