亚洲高发癌症的全面下一代测序组织分析
包含12种亚洲高发癌症、200+样本的NGS组织测序数据集，用于诊断分析。
基本信息
资源简介
亚洲高发癌症的全面下一代测序组织分析
【一句话概览】
本研究介绍一种针对亚洲高发癌症的全面二代测序组织检测，该诊断检测已参照商业可得的标准化参考进行全面验证，并在涵盖12种不同癌症类型的200多例临床标本队列中应用。相关数据编号为PRJNA851902，来源为新加坡国家癌症中心（来源 NCBI）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《A Comprehensive Next Generation Sequencing Tissue Assay for Asian-prevalent Cancers》。源站首次发布：2022-10-06。
【数据内容】
源站原始描述：This study features the use of a diagnostic assay designed and thoroughly validated against commercially available standard references in a cohort of over 200 clinical specimens spanning 12 diverse cancer types
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本研究采用了一种诊断检测方法，该方法经过设计，并在涵盖12种不同癌症类型的200多份临床样本队列中，对照市售标准参考品进行了充分验证。
【主题与分类】
主题标签：PRJNA851902、National Cancer Center Singapore。
【适用方向】
组学数据适用于生物标志物发现与分子分型相关建模研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra/SRP383175
下载信息
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源站：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra/SRP383175
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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