OncoLoop：基于网络的精准癌症医学框架的补充表 S3
OncoLoop 精准癌症医学框架补充表 S3，含 TCGA 和 SU2C 人类患者样本的转录组、相互作用组与蛋白活性数据。
基本信息
资源简介
OncoLoop：基于网络的精准癌症医学框架的补充表 S3
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 11.95 MB，主题涵盖 Computational Methods、Gene expression profiling、Genitourinary Cancers、Prostate cancer、Pharmacology，可用于统计建模、特征工程与队列分析，CC BY 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Table S3 from OncoLoop: A Network-Based Precision Cancer Medicine Framework》。配套论文《OncoLoop: A Network-Based Precision Cancer Medicine Framework》发表于 Cancer Discovery（2022），DOI：10.1158/2159-8290.CD-22-0342。项目资助方：National Cancer Institute (NCI)。源站首次发布：2025-12-11。
【数据内容】
源站原始描述：Supplementary Table 3: Transcriptomic analyses of the human patient samples A. TCGA Interactome B. SU2C Interactome C. Protein activity TCGA D. Protein Activity SU2C
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：补充表3：人类患者样本的转录组学分析 A. TCGA 相互作用组 B. SU2C 相互作用组 C. TCGA 蛋白质活性 D. SU2C 蛋白质活性
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 11.95 MB。数据集 DOI：10.1158/2159-8290.30858644。
【主题与分类】
源站学科分类：Cancer、Therapeutic Research and Development、Methods and Technology。主题标签：Computational Methods、Gene expression profiling、Genitourinary Cancers、Prostate cancer、Pharmacology、Molecular pharmacology、Preclinical Models、Animal models of cancer。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://aacr.figshare.com/articles/dataset/Table_S3_from_OncoLoop_A_Network-Based_Precision_Cancer_Medicine_Framework/30858644
使用许可：CC BY（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Vasciaveo, Alessandro; Arriaga, Juan Martín; de Almeida, Francisca Nunes; Zou, Min; Douglass, Eugene F.; Picech, Florencia; et al. (2023). Table S3 from OncoLoop: A Network-Based Precision Cancer Medicine Framework. American Association for Cancer Research. Dataset
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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。
使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Table S3 from OncoLoop: A Network-Based Precision Cancer Medicine Framework
- DOI：10.1158/2159-8290.30858644
- 发布日期：2025-12-11
- 文件数：1 个
- 文件总体积：11.95 MB
- 源站页面：https://aacr.figshare.com/articles/dataset/Table_S3_from_OncoLoop_A_Network-Based_Precision_Cancer_Medicine_Framework/30858644
命令行下载
curl -L -o "cd-22-0342_table_s3_suppst3.xlsx" "https://ndownloader.figshare.com/files/60290015"
文件清单
cd-22-0342_table_s3_suppst3.xlsx（11.95 MB）
文件总体积 11.95 MB（源站 API 实测）。
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。
数据说明
Supplementary Table 3: Transcriptomic analyses of the human patient samples
A. TCGA Interactome
B. SU2C Interactome
C. Protein activity TCGA
D. Protein Activity SU2C
许可
CC BY
引用
学术使用请引用 DOI 10.1158/2159-8290.30858644（source: https://aacr.figshare.com/articles/dataset/Table_S3_from_OncoLoop_A_Network-Based_Precision_Cancer_Medicine_Framework/30858644）。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
