Name: 宫颈癌双链RNA结合蛋白相关基因的肿瘤微环境与肿瘤免疫特征附加文件2
Creator: figshare
License: CC BY + CC0

基本信息

模态

基因组

大小

0.000249344 GB

任务类型

预测

许可

CC BY + CC0

创建/更新时间

2024-08-14

版本

v1

资源简介

宫颈癌双链RNA结合蛋白相关基因的肿瘤微环境与肿瘤免疫特征附加文件2

Additional file 2 of Characterization of tumor microenvironment and tumor immunology based on the double-stranded RNA-binding protein related genes in cervical cancer

该数据集为宫颈癌双链RNA结合蛋白（dsRBP）相关基因研究的附加文件2，包含11张表格，涵盖35个dsRBP列表、不同dsRBP聚类宫颈癌样本的临床特征、聚类相关差异表达基因及其预后筛选结果、风险模型在TCGA-CESC、GSE44001和CGCI-HTMCP-CC队列中的性能与样本分层信息，以及Scissor+与Scissor-细胞间的差异表达基因。数据可用于宫颈癌肿瘤微环境与肿瘤免疫特征分析、预后风险模型构建与验证，以及免疫治疗和化疗相关研究（来源 figshare，CC BY + CC0 许可）。

【数据集背景】

配套论文《Integrated genomic and molecular characterization of cervical cancer》发表于 Nature（2017），DOI：10.1038/nature21386。项目资助方：Shanghai Key Clinical Specialty Project。源站首次发布：2024-08-14。

【数据内容】

源站描述（机器翻译，仅供参考）：附加文件2：表S1. 当前研究中收集和应用的35个dsRBP。表S2. 不同dsRBP聚类中宫颈癌样本的临床特征。表S3. dsRBP聚类相关DEG列表。表S4. 预后dsRBP聚类相关DEG列表。表S5. 经过多步过滤后进一步获得的预后dsRBP聚类相关DEG列表。表S6. 特征在TCGA-CESC队列、GSE44001队列和CGCI-HTMCP-CC队列中的性能。表S7. TCGA-CESC队列中按特征分层的患者信息。表S8. 高风险组和低风险组的临床特征信息。表S9. GSE44001验证队列中按特征分层的样本信息。表S10. CGCI-HTMCP-CC验证队列中按特征分层的样本信息。表S11. Scissor+和Scis

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个，合计 249.34 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.26618848.v1。

【主题与分类】

源站学科分类：Immunology。主题标签：Cervical cancer、dsRBP、Risk model、Tumor microenvironment、Immunotherapy、Chemotherapy。本站分类：肿瘤/宫颈癌。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Immunology。

【获取与许可】

源站页面：https://springernature.figshare.com/articles/dataset/Additional_file_2_of_Characterization_of_tumor_microenvironment_and_tumor_immunology_based_on_the_double-stranded_RNA-binding_protein_related_genes_in_cervical_cancer/26618848

使用许可：CC BY + CC0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。

规范引用：Li, Jin; Wan, Chong; Li, Xiaoqi; Quan, Chenlian; Li, Xiaoqiu; Wu, Xiaohua (2023). Additional file 2 of Characterization of tumor microenvironment and tumor immunology based on the double-stranded RNA-binding protein related genes in cervical cancer. figshare. Dataset

原始链接

https://doi.org/10.6084/m9.figshare.26618848.v1

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源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.26618848.v1

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。

数据集大小约 249.3 KB。

数据说明

补充文件2：表S1. 本研究中收集并应用的35个dsRBPs。表S2. 不同dsRBP聚类中宫颈癌样本的临床特征。表S3. dsRBP聚类相关DEGs列表。表S4. 预后dsRBP聚类相关DEGs列表。表S5. 经过多步过滤后进一步获得的预后dsRBP聚类相关DEGs列表。表S6. 特征标签在TCGA-CESC队列、GSE44001队列和CGCI-HTMCP-CC队列中的性能。表S7. TCGA-CESC队列中按特征标签分层的患者信息。表S8. 高风险组和低风险组的临床特征信息。表S9. GSE44001验证队列中按特征标签分层的样本信息。表S10. CGCI-HTMCP-CC验证队列中按特征标签分层的样本信息。表S11. Scissor+细胞与Scissor−细胞之间的差异表达基因。

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