RedeVHD算法开发源数据
该数据集为RedeVHD算法的开发提供源数据，包含来自七位乳腺癌患者的Visium HD与bulk RNA-seq数据，覆盖七例原发肿瘤与七例淋巴结转移，患者分型为3例HR+、2例HER2+、2例三阴性
基本信息
资源简介
RedeVHD算法开发源数据
Source Data for RedeVHD
该数据集为RedeVHD算法的开发提供源数据，包含来自七位乳腺癌患者的Visium HD与bulk RNA-seq数据，覆盖七例原发肿瘤与七例淋巴结转移，患者分型为3例HR+、2例HER2+、2例三阴性。数据具体包括三张Visium HD切片和十个bulk RNA-seq样本，文件以bulk_RNAseq.zip和ST.zip形式提供。该数据可用于高分辨率空间转录组学的细粒度细胞类型反卷积方法开发与验证，服务于乳腺癌肿瘤微环境相关研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-08-13。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：基于流学习的快速准确高分辨率空间转录组学细粒度细胞类型反卷积[1] 该数据集用于RedeVHD算法的开发。[2] 该数据集包含来自七位乳腺癌患者（3例HR+、2例HER2+、2例三阴性）的Visium HD和bulk RNA-seq数据，覆盖七例原发肿瘤和七例淋巴结转移。具体而言，该数据集包含三张Visium HD切片和十个bulk RNA-seq样本。
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 9.93 GB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.33135311.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Bioinformatic methods development、Genomics and transcriptomics。主题标签：Sptial transcriptomics、Visium HD、Bulk RNA-seq、Breast Cancer、Deconvolution。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Bioinformatic methods development、Genomics and transcriptomics。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Source_Data_for_RedeVHD/33135311
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Zhong, Yunshan (2026). Source Data for RedeVHD. figshare. Dataset
下载信息
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源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.33135311
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 9.93 GB。
数据说明
基于流学习的快速准确高清晰度空间转录组学细粒度细胞类型去卷积[1] 该数据集用于RedeVHD算法的开发。[2] 该数据集包括来自七名乳腺癌患者（3例HR+，2例HER2+，2例三阴性）的Visium HD和bulk RNA-seq数据，涵盖七个原发肿瘤和七个淋巴结转移。具体而言，该数据集包含三张Visium HD切片和十个bulk RNA-seq样本。
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。
