GSE44001：早期宫颈癌复发基因表达谱预测

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE44001

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

我们比较了在单一大规模人群中建立的基因集预后模型与临床预后模型对疾病复发的预测能力，以探讨遗传定量方法在接受根治性子宫切除术并伴或不伴辅助治疗的早期宫颈癌患者中是否具有显著的预后作用。用于预测早期宫颈癌无病生存的基因集模型，是利用来自韩国首尔成均馆大学医学院三星医疗中心2002年1月至2008年9月期间接受根治性手术并伴或不伴辅助治疗的早期宫颈癌患者队列的DASL检测数据集建立的。临床预测模型也在同一队列中建立，并比较了各模型预测复发的能力。

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。