皮肤弥漫大B细胞淋巴瘤基因组数据集
包含19例DLBCL-LT和6例继发性皮肤DLBCL-NOS样本的全外显子测序数据，用于突变谱分析。由dbGaP提供，来自dbGaP，数据格式为表格，包含25条数据记录，适用于分类任务，专注于肿瘤领域的皮肤B细胞淋巴瘤研究。
基本信息
资源简介
皮肤弥漫大B细胞淋巴瘤基因组数据集
【一句话概览】
皮肤弥漫性大B细胞淋巴瘤预后差。为阐明其遗传基础，研究对19例腿型弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL-LT）和6例继发性皮肤弥漫性大B细胞淋巴瘤非特指型（DLBCL-NOS）肿瘤样本进行了全外显子捕获和大规模平行测序，共25例受试者。肿瘤标本及测序数据来自多家机构，包括西北大学、麻省总医院和格拉茨医科大学。相关标签涉及弥漫性大B细胞淋巴瘤、B细胞淋巴瘤、皮肤弥漫性大B细胞淋巴瘤、全外显子测序及MYD88、CD274、PDCD1LG2（来源 NCBI）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Genomic Landscape of Cutaneous Diffuse Large B Cell Lymphoma》。
【数据内容】
源站原始描述：Cutaneous diffuse large B cell lymphomas (DLBCL) are aggressive lymphomas with a poor prognosis. To elucidate their genetic bases, we performed whole exome capture and massively parallel sequencing on 19 tumor samples of diffuse large B cell lymphoma, leg type (DLBCL-LT) and 6 samples of secondary cutaneous diffuse large B cell lymphoma, not otherwise specified (DLBCL-NOS). Tumor specimens and their associated sequencing data were from multiple institutions, including Northwestern University (Ch…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：皮肤弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）是一种侵袭性强、预后差的淋巴瘤。为了阐明其遗传基础，我们对19例腿型弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL-LT）肿瘤样本和6例继发性皮肤弥漫大B细胞淋巴瘤非特指型（DLBCL-NOS）样本进行了全外显子捕获和大规模平行测序。肿瘤标本及其相关测序数据来自多个机构，包括西北大学（伊利诺伊州芝加哥）、麻省总医院（马萨诸塞州波士顿）和格拉茨医科大学（奥地利格拉茨）。
【主题与分类】
主题标签：Lymphoma, Large B-Cell, Diffuse、Lymphoma, B-Cell、Cutaneous diffuse large B cell lymphoma、Whole Exome Sequencing、MYD88、CD274、PDCD1LG2。
【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://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/gap/cgi-bin/study.cgi?study_id=phs001645.v1.p1
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/gap/cgi-bin/study.cgi?study_id=phs001645.v1.p1
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
包含19例DLBCL-LT和6例继发性皮肤DLBCL-NOS样本的全外显子测序数据，用于突变谱分析。
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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