晚期实体瘤原发灶起源与治疗策略表达特征数据集
该数据集包含晚期实体瘤患者的基因表达谱，用于通过表达特征识别原发灶起源并指导治疗策略。
基本信息
资源简介
晚期实体瘤原发灶起源与治疗策略表达特征数据集
【一句话概览】
本数据集是 BioStudies 公开的组学数据集，主题涵盖 transcription profiling by array、Homo sapiens，可用于生物标志物发现与分子分型研究。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Expression Signatures Identify Origin of Primary and Therapeutic Strategies for Patients with Advanced Solid Tumors》。
【数据内容】
源站原始描述：Background: Fatal cancer is often the result of spread, or metastasis, of a cancer cell from the site of its origin to a distant anatomic site. While the metastatic process and the foreign environment of the metastatic site impact a tumorâ??s biology, we continue to determine therapy for patients based upon their cancerâ??s site of origin. We have performed an unbiased analysis across metastatic solid tumors from common primary sites to determine the molecular impact of the metastatic process on…
【主题与分类】
主题标签：transcription profiling by array、Homo sapiens。
【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.ebi.ac.uk/biostudies/ArrayExpress/studies/E-GEOD-18549
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.ebi.ac.uk/biostudies/ArrayExpress/studies/E-GEOD-18549
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- 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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