体细胞拷贝数突变促进自发人乳腺癌转移移植模型适应性的数据集

该数据集包含作为癌症基因组学研究一部分生成的处理后基因组文件,包括单细胞DNA拷贝数图谱和bulk RNA-seq定量。对于每个样本,我们提供HMMcopy reads文件(用于拷贝数推断的每bin读段计数)和HMMcopy metrics文件(每细胞质量与归一化指标,如覆盖度、可比对性、GC含量和

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基因组回归肿瘤乳腺癌拷贝数突变单细胞DNARNA-seqHMMcopykallisto
基因组Somatic copy number mutations contribute to fitness in transplantation models of spontaneous human breast cancer metastasis

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
许可
Creative Commons Attribution Non Commercial No Derivatives 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

体细胞拷贝数突变促进自发人乳腺癌转移移植模型适应性的数据集

该数据集包含作为癌症基因组学研究一部分生成的处理后基因组文件,包括单细胞DNA拷贝数图谱和bulk RNA-seq定量。对于每个样本,我们提供HMMcopy reads文件(用于拷贝数推断的每bin读段计数)和HMMcopy metrics文件(每细胞质量与归一化指标,如覆盖度、可比对性、GC含量和

Somatic copy number mutations contribute to fitness in transplantation models of spontaneous human breast cancer metastasis

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含作为癌症基因组学研究一部分生成的处理后基因组文件,包括单细胞DNA拷贝数图谱和bulk RNA-seq定量。对于每个样本,我们提供HMMcopy reads文件(用于拷贝数推断的每bin读段计数)和HMMcopy metrics文件(每细胞质量与归一化指标,如覆盖度、可比对性、GC含量和断点分数)。此外,我们包含kallisto丰度文件,报告相应RNA-seq文库的转录本水平表达估计(TPM、估计计数和有效长度)。文件命名包含样本标识(例如SA535)和DLP测序芯片标识(例如A98282B)。

【主题与分类】

主题标签:肿瘤、乳腺癌、拷贝数突变、单细胞DNA、RNA-seq、HMMcopy、kallisto。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.17635055

使用许可:Creative Commons Attribution Non Commercial No Derivatives 4.0 International。

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    • 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

该数据集包含作为癌症基因组学研究一部分生成的处理后基因组文件,包括单细胞DNA拷贝数图谱和批量RNA-seq定量结果。对于每个样本,我们提供HMMcopy reads文件(用于拷贝数推断的每bin读取计数)和HMMcopy metrics文件(每细胞质量和标准化指标,如覆盖度、可比对性、GC含量和断点分数)。此外,我们还包含kallisto丰度文件,报告相应RNA-seq文库的转录本水平表达估计值(TPM、估计计数和有效长度)。文件命名包含样本标识符(例如SA535)和DLP测序芯片标识符(例如A98282B)。

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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