人肾癌基因表达模式的全基因组分析（无转移患者）
数据通过 mRNA microarray 表达分析，对 14 名未诊断转移的 ccRCC 患者的 28 份配对恶性与非恶性肾组织样本进行表达谱检测，旨在研究 ccRCC 进展与转移机制
![Genome-wide analysis of gene expression patterns in human kidney cancer [patients without metastasis]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/120872.jpg)
基本信息
资源简介
人肾癌基因表达模式的全基因组分析（无转移患者）
该数据集聚焦于人类肾癌中的基因表达模式，特别针对未诊断转移的透明细胞肾细胞癌（ccRCC）患者。通过 mRNA 微阵列表达分析，研究者对 14 名未诊断转移的 ccRCC 患者的 28 份配对恶性与非恶性肾组织样本进行了表达谱检测，旨在探索 ccRCC 进展与转移的潜在机制。数据集英文名称为“Genome-wide analysis of gene expression patterns in human kidney cancer [patients without metastasis]”，属于肿瘤/肾癌分类，主题标签为 Transcriptomics，来源于 omicsdi.org，并且是 TransQST 集合的一部分。该数据集为理解肾癌在未转移阶段的分子特征提供了转录组层面的资源。
【数据集背景】
肾癌是泌尿系统常见的恶性肿瘤之一，其中透明细胞肾细胞癌（ccRCC）是最主要的病理亚型。ccRCC 的进展与转移机制是临床和基础研究的重要课题。为了深入探究这些机制，研究者开展了针对人类肾癌与良性组织的表达谱分析。该数据集正是这一研究背景下的产物，其英文名称明确指向“人类肾癌中基因表达模式的全基因组分析”，并特别标注了“未诊断转移的患者”。这一限定表明，该数据集关注的是尚未发生临床可检测转移的 ccRCC 阶段，有助于揭示肿瘤在转移前的分子变化。数据集属于 TransQST 集合，该集合可能涉及多个组学数据集，但此处仅提供该数据集的背景信息。主题标签为 Transcriptomics，说明其核心是转录组水平的测量。
【数据内容】
该数据集的核心内容是 mRNA 微阵列表达分析所获得的基因表达谱。具体而言，研究对 28 份配对样本进行了检测，这些样本来自 14 名未诊断转移的 ccRCC 患者。每名患者提供了配对恶性与非恶性肾组织样本，即 14 份恶性组织和 14 份非恶性组织，共计 28 份。这种配对设计有助于在个体内部比较肿瘤与正常组织的表达差异，减少个体间异质性带来的干扰。数据内容涵盖全基因组范围的基因表达模式，但源站描述未提供具体的基因数量、表达值范围、平台型号或数据文件格式等细节。主题标签为 Transcriptomics，进一步确认了数据的转录组性质。该数据集旨在通过比较恶性与非恶性组织的表达谱，识别与 ccRCC 进展和转移相关的基因或通路。
【采集与来源】
数据来源于 omicsdi.org，该站点是一个组学数据索引平台。源站描述指出，研究者使用 mRNA 微阵列表达分析技术，对来自 14 名未诊断转移的 ccRCC 患者的 28 份配对恶性与非恶性肾组织样本进行了表达谱检测。样本采集自人类肾癌和良性组织，具体采集地点、时间、伦理审批信息以及患者人口学特征（如年龄、性别、分期等）均未在源站描述中提供。数据是 TransQST 集合的一部分，但该集合的详细信息未给出。总体而言，采集与来源信息仅限于源站描述所提及的内容，其他细节源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于转录组水平的肾癌研究，特别是针对 ccRCC 在未转移阶段的基因表达模式分析。潜在应用包括：识别恶性组织与非恶性组织之间的差异表达基因；探索与 ccRCC 进展和转移相关的分子机制；作为验证性研究的参考数据集；或者用于整合分析，与其他肾癌转录组数据集进行比较。由于样本来自未诊断转移的患者，该数据集尤其适合研究转移前阶段的分子特征，而不适用于已发生转移的样本分析。主题标签 Transcriptomics 表明其适用于转录组学相关的方法和工具。但具体适用场景需结合数据质量、样本量和平台信息等，而源站未提供这些细节。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明。通常，mRNA 微阵列表达数据需要经过预处理（如背景校正、归一化）、差异表达分析、功能富集分析等步骤。用户可能需要根据数据格式和平台信息选择合适的生物信息学工具。然而，由于源站未提供数据格式、平台型号、原始数据或处理后的数据文件，无法给出具体操作指南。建议用户参考 omicsdi.org 上的原始条目或 TransQST 集合的相关文档以获取更多信息。此处仅能说明数据的基本性质，即配对设计的表达谱数据，可用于比较分析。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量的具体信息，如重复性、批次效应、缺失值比例等。已知的限制包括：样本量较小，仅 14 名患者、28 份样本；仅针对未诊断转移的 ccRCC 患者，因此结论不能推广到已转移或其他肾癌亚型；数据为 mRNA 微阵列，可能无法检测低丰度转录本或非编码 RNA；源站描述未提及验证实验或独立队列。此外，患者临床信息、随访数据等均未提供，限制了与临床结局的关联分析。因此，使用该数据集时需谨慎解释结果，并注意其适用范围。
【引用与许可】
源站未提供引用格式或许可信息。用户应参考 omicsdi.org 上的原始条目以及 TransQST 集合的相关说明，以获取正确的引用方式和许可条款。由于源站未提供具体内容，此处无法给出更多细节。
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。
暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
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
源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-66270
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
为了探究ccRCC进展和转移的机制，我们对人类肾癌及良性组织进行了表达谱分析。通过使用来自14名未诊断转移的ccRCC患者的28份配对恶性与非恶性肾组织样本，进行了mRNA微阵列表达分析。该数据集是TransQST集合的一部分。
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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