透明细胞肾癌甲基化到表达特征模型数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.b1t61

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。

数据集大小约 295.1 KB。

数据说明

如今，许多研究人员在研究一种疾病时，可以获得多个高维度的分子和临床数据集。随着我们进入数据分析的多组学时代，需要新的方法来整合不同层次的数据（例如基因组和表观基因组层面），以充分利用这一机遇。在这项工作中，我们概述了一种多组学数据整合的新方法，该方法将分子和临床预测因子作为单一分析的一部分结合起来，为透明细胞肾细胞癌创建预后风险评分。该方法以多种方式整合数据，同时创建的模型相对易于解释且具有高性能。此外，所提出的数据整合过程本身捕捉了数据中代表高度疾病相关功能的关系。

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。