人类胶质母细胞瘤数据集
该数据集包含来自57岁男性捐赠者的多形性胶质母细胞瘤细胞样本，涵盖细胞级别的生物医学数据，可能涉及基因表达、蛋白质组学或细胞形态学等多模态信息，主要用于脑肿瘤的生物医学研究，包括胶质母细胞瘤的病理机制探索、生物标志物鉴定以及潜在治疗靶点的发现。
基本信息
资源简介
人类胶质母细胞瘤数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Human Glioblastoma Dataset》。源站首次发布：2020-11-26。
【数据内容】
源站原始描述：### Context This dataset is for those who are interested in dimensionality reduction techniques such as principle component analysis (PCA) or non-linear techniques like t-distributed stochastic neighbor embedding (tSNE) and Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP). ### Content This dataset contains single-cell RNA sequencing (scRNAseq) gene expression count data from a population of glioblastoma cells of a human male donor age 57. Glioblatoma is the most aggressive type of cancer whi…
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个，合计 20.57 MB。
【主题与分类】
主题标签：earth and nature、cancer、health、biology。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/reminho/human-glioblastoma-dataset
使用许可：Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("reminho/human-glioblastoma-dataset")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d reminho/human-glioblastoma-dataset
unzip human-glioblastoma-dataset.zip -d human-glioblastoma-dataset/
数据说明
该数据集包含来自一名57岁男性捐赠者的多形性胶质母细胞瘤细胞样本，主要用于脑肿瘤的生物医学研究。数据集包含细胞级别的生物医学数据，可能涉及基因表达、蛋白质组学或细胞形态学特征等多模态信息。数据来源于临床捐赠样本，通过标准化实验流程采集和构建，适用于胶质母细胞瘤的病理机制研究、生物标志物发现以及药物靶点探索等研究方向。
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。
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