基本信息

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创建/更新时间

2026-10-19

资源简介

111例儿童急性髓系白血病诊断时Affymetrix U133A芯片数据

该数据集为儿童急性髓系白血病（AML）研究提供了诊断阶段的转录组芯片数据，共纳入111例儿童AML样本，采用Affymetrix U133A芯片完成全基因组表达谱检测。数据集来源于omicsdi.org，归类于肿瘤/白血病方向，主题标签为转录组学（Transcriptomics）。其原始研究围绕儿童AML不同亚型的代表性横断面，系统刻画了拷贝数变异（CNA）、杂合性缺失（LOH）、基因表达以及基因序列突变等多层次分子特征，可为白血病分子分型、发病机制探索及潜在生物标志物挖掘提供数据基础。

【数据集背景】

急性髓系白血病是儿童期较为常见的血液系统恶性肿瘤，其分子背景具有明显的异质性。源站描述指出，该研究旨在通过一个覆盖儿童AML各亚型的代表性横断面，刻画拷贝数变异、杂合性缺失、基因表达和基因序列突变等多类分子改变。该数据集即为其中基因表达层面的组成部分，针对诊断时采集的儿童AML样本开展全基因组表达谱分析，为理解儿童AML的分子特征提供支持。

【数据内容】

数据集收录111例儿童急性髓系白血病诊断时样本的Affymetrix U133A芯片数据，属于转录组学范畴。源站描述同时提及该研究还涵盖拷贝数变异与杂合性缺失的全基因组分析以及重测序内容，说明该芯片表达数据是更广泛分子刻画工作的一部分。数据集分类为肿瘤/白血病，主题标签为Transcriptomics。

【采集与来源】

数据集来源于omicsdi.org。根据源站描述，Affymetrix芯片按照制造商说明进行操作，检测材料为从冷冻保存的诊断期骨髓或外周血样本中提取的DNA；对于原始细胞比例低于80%的样本，在DNA提取前先进行流式分选。111例儿童AML样本均使用Affymetrix U133A芯片进行研究。

【适用场景】

该数据集适用于儿童急性髓系白血病的转录组水平研究，可用于探索不同亚型间的基因表达差异、结合研究中涉及的拷贝数变异与杂合性缺失信息开展多组学关联分析，以及为白血病分子分型和候选生物标志物研究提供表达谱层面的参考。具体应用方向源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方式、数据格式、下载途径或分析流程说明。

【质量与限制】

源站描述提及样本原始细胞比例低于80%时需经流式分选后再提取DNA，反映了样本处理环节的质量控制考虑。数据集仅包含111例诊断时样本，样本量有限；关于批次效应、数据完整性、缺失值情况及其他质量评估指标，源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-14471

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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-14471

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。

数据说明

儿童AML中拷贝数改变(CNA)和杂合性缺失(LOH)的全基因组分析、基因表达及重测序本研究通过代表性横断面分析了儿童AML各亚型中的CNA和LOH、基因表达及基因序列突变。关键词：按照制造商说明，对从冷冻保存的诊断性骨髓或外周血样本中提取的DNA进行Affymetrix芯片检测。原始细胞比例低于80%的样本在DNA提取前进行了流式分选。使用Affymetrix U133A芯片对111例儿童AML样本进行了研究。

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