Yale 三阴性乳腺癌队列

该数据集来自 ebi.ac.uk,为 Yale 三阴性乳腺癌队列,包含 1987 至 2007 年间诊断的 90 例 ER、PR、HER2 三阴性乳腺癌 FFPE 样本的 WG-DASL 基因表达谱数据,并涉及免疫组化方法

biostudies
浏览 11
基因组分类transcription profiling by arrayHomo sapiens
Yale Triple Negative Breast Cancer Cohort

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

Yale 三阴性乳腺癌队列

Yale Triple Negative Breast Cancer Cohort

该数据集来自 ebi.ac.uk,为 Yale 三阴性乳腺癌队列,包含 1987 至 2007 年间诊断的 90 例 ER、PR、HER2 三阴性乳腺癌 FFPE 样本的 WG-DASL 基因表达谱数据,并涉及免疫组化方法。研究比较非裔美国人与欧洲裔美国人三阴性乳腺癌在分子层面的潜在差异,数据可用于转录组表达谱分析、人群差异比较及三阴性乳腺癌分子分型相关研究(来源 BioStudies)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):三阴性乳腺癌(TNBC)以高增殖、低分化和因高复发率导致的预后不良为特征。尽管总体发病率较低,但非裔美国人(AA)患者的乳腺癌死亡率更高,部分原因是 AA 患者中 TNBC 病例比例高于欧洲裔美国人(EA)。近期研究表明,TNBC 的临床异质性反映为临床前模型中具有不同药物反应谱的独特转录程序。在本研究中,我们使用基因表达谱分析和免疫组化来阐明 EA 与 AA 患者 TNBC 肿瘤在分子层面的潜在差异。对 1987 年至 2007 年间诊断的 90 例 ER、PR 和 HER2(三)阴性乳腺癌样本的 FFPE 样本进行 WG-DASL 实验。研究通过 H&E 切片鉴定浸润性疾病。

【主题与分类】

主题标签:transcription profiling by array、Homo sapiens。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ebi.ac.uk/biostudies/studies/S-ECPF-GEOD-46581

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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

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。

免费样本无法满足模型训练要求?千方提供经三甲医院脱敏、带病理回证与专家标注的商业级专病数据集。

使用方式

数据集获取

源站:https://ebi.ac.uk/biostudies/studies/S-ECPF-GEOD-46581

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

S-ECPF-GEOD-46581 耶鲁大学三阴性乳腺癌队列 三阴性乳腺癌(TNBC)的特征是高增殖、低分化以及因高复发率而导致的不良预后。尽管总体发病率较低,但非裔美国人(AA)患者却承受着更高的

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。

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。