论文关联数据：整合生物信息学分析识别宫颈癌枢纽基因
内容涵盖 GSE63514 与 GSE9750 的肿瘤组和对照组表达数据、两套数据合并标准化后的总表达数据、TCGA 数据库中 CESC 患者的临床数据、由 FPKM 转换为 RPKM 的表达数据，以及差异表达基因、WGCNA 最相关模块基因等基因列表
基本信息
资源简介
论文关联数据：整合生物信息学分析识别宫颈癌枢纽基因
Associated data underlying the paper:Identification of Hub Genes Associated With Cervical Cancer by Integrated Bioinformatics Analysis
该数据集是论文《Identification of Hub Genes Associated With Cervical Cancer by Integrated Bioinformatics Analysis》的分析文件，分别取自公共数据库 GEO 和 TCGA，共包含 6 个 Excel 文件。内容涵盖 GSE63514 与 GSE9750 的肿瘤组和对照组表达数据、两套数据合并标准化后的总表达数据、TCGA 数据库中 CESC 患者的临床数据、由 FPKM 转换为 RPKM 的表达数据，以及差异表达基因、WGCNA 最相关模块基因等基因列表。可用于宫颈癌相关基因筛选与生物信息学分析（来源 DOI 解析，Creative Com。
【数据集背景】
源站首次发布：2021。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：这些数据集是文章《Identification of Hub Genes Associated With Cervical Cancer by Integrated Bioinformatics Analysis》中使用的分析文件，分别取自公共数据库 GEO 和 TCGA。它包含 6 个 Excel 文件，具体描述如下：GSE63514.xlsx：包含数据集 GSE63514 中肿瘤组和对照组的表达数据。GSE9750.xlsx：包含数据集 GSE9750 中肿瘤组和对照组的表达数据。GEO-merge.xlsx：将数据集 GSE63514 和 GSE9750 合并并标准化，得到总表达数据。Clinical.xlsx：TCGA 数据库中 CESC 患者的临床数据。TCGA_RPKM.xlsx：TCGA 数据库中 CESC 患者（FPKM）的表达数据经 R 软件转换为 RPKM 表达数据。Genelist.xlsx：包含差异表达基因、WGCNA 中最相关模块的基因，以及四个列表
【主题与分类】
主题标签：Basic medical、GEO、TCGA、CESC。本站分类：肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面：https://www.scidb.cn/en/detail?dataSetId=c2957664a47c43a48cc4322104363693
使用许可：Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.57760/sciencedb.j00116.00004
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:
数据说明
这些数据集是文章《通过整合生物信息学分析识别与宫颈癌相关的枢纽基因》中使用的分析文件，分别从公共数据库GEO和TCGA获取。其中包含6个Excel文件，具体描述如下：GSE63514.xlsx：包含了数据集GSE63514中肿瘤组和对照组的表达数据。GSE9750.xlsx：包含了数据集GSE9750中肿瘤组和对照组的表达数据。GEO-merge.xlsx：将数据集GSE63514和GSE9750合并并进行标准化处理，得到总的表达数据。Clinical.xlsx：TCGA数据库中CESC患者的临床数据。TCGA_RPKM.xlsx：将TCGA数据库中CESC患者的表达数据（FPKM）通过R软件转换为RPKM表达数据。Genelist.xlsx：包含差异表达基因、WGCNA中最相关模块的基因，以及四部分交集基因的列表。
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
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