59例肝细胞癌患者肿瘤肝组织的LncRNA表达谱
该数据集来自omicsdi.org，收录59例肝细胞癌（HCC）患者肿瘤肝组织及20例正常肝脏的LncRNA表达谱数据，采用微阵列实验，以混合正常肝脏总RNA为参照
基本信息
资源简介
59例肝细胞癌患者肿瘤肝组织的LncRNA表达谱
该数据集为肝细胞癌（HCC）相关的长链非编码RNA（lncRNA）表达谱数据，来源于omicsdi.org，收录了59例HCC患者肿瘤肝组织的lncRNA表达谱，并以20例正常肝脏的混合总RNA作为参照。长链非编码RNA是一类长度超过200个核苷酸、参与内源基因调控与肿瘤发生的非编码RNA。肝细胞癌具有高度异质性，不同患者的治疗结局差异明显，寻找能够识别复发或死亡高风险患者的预后标志物是该领域的重要挑战。该研究通过对59例HCC患者队列开展系统的lncRNA表达谱分析，尝试筛选表达水平与患者复发或死亡相关的lncRNA。数据采用微阵列实验获得，属于转录组学范畴，本站分类为肿瘤/肝癌。
【数据集背景】
长链非编码RNA（lncRNA）是一类长度大于200 nt的非编码RNA，在内源基因调控和肿瘤发生过程中发挥作用。肝细胞癌（HCC）是一种异质性疾病，不同患者的治疗结局存在差异，开发能够识别复发或死亡风险最高的HCC患者的预后标志物具有挑战性。该研究即围绕这一需求展开，试图通过较大规模的lncRNA表达谱研究，筛选出表达水平与HCC患者复发或死亡相关的lncRNA。
【数据内容】
数据集收录59例肝细胞癌患者肿瘤肝组织的lncRNA表达谱数据，同时涉及20例正常肝脏样本。实验采用微阵列平台，对每个HCC样本进行lncRNA表达检测；20例正常肝脏的总RNA被混合后作为所有微阵列实验的共同参照。因此，数据主体为59例肿瘤肝组织的lncRNA表达谱，正常肝脏以混合参照的形式参与比较。主题标签为Transcriptomics（转录组学）。
【采集与来源】
数据来源站为omicsdi.org。样本来自59例HCC患者的肿瘤肝组织以及20例正常肝脏。实验所用RNA从上述组织中提取。对于每个微阵列实验，取每个HCC样本经DNase处理的总RNA，标记Cy5探针，与标记Cy3的探针进行杂交；20例正常肝脏的总RNA混合后作为全部微阵列实验的参照。源站描述至此结束，更详细的样本临床信息、微阵列平台型号与探针数量等未在现有信息中给出。
【适用场景】
基于其内容，该数据集适用于肝细胞癌lncRNA表达谱相关的研究，例如筛选与HCC患者复发或死亡相关的lncRNA候选标志物、比较肿瘤组织与正常肝脏参照之间的lncRNA表达差异，以及作为HCC预后标志物研究的表达谱资源。其转录组学属性也使其可用于非编码RNA在肿瘤发生中作用的数据支撑性分析。
【使用方法】
使用时可将59例HCC样本的Cy5标记信号与以混合正常肝脏总RNA制备的Cy3参照信号进行比较，以获得相对表达信息。由于正常肝脏为混合参照而非逐个样本，分析中应将其视为共同对照，而非20个独立正常样本。具体的归一化方法、差异表达判定阈值与统计模型源站未提供。
【质量与限制】
现有信息未提供样本临床随访信息、微阵列平台细节、数据预处理与质控指标，源站未提供。正常肝脏以混合池化方式作为参照，限制了对正常肝脏个体间变异的评估。数据集样本量为59例肿瘤组织，是否足以支撑稳健的预后标志物验证需结合原始研究判断，源站未提供相关结论。
【引用与许可】
源站未提供引用方式与许可信息。
下载信息
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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。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-40144
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
长链非编码RNA（lncRNA）是一类长度超过200个核苷酸的非编码RNA，在内源性基因调控和肿瘤发生中发挥作用。肝细胞癌（HCC）是一种异质性疾病，治疗结局各不相同。开发一种预后标志物以识别复发或死亡风险最高的HCC患者是一项挑战。在本研究中，我们通过对59例HCC患者队列进行广泛的lncRNA谱分析研究，试图筛选出表达水平与HCC患者复发或死亡相关的lncRNA。在这些实验中，我们使用了从59份HCC组织和20份正常肝脏中提取的RNA。将20份正常肝脏的总RNA混合，作为所有微阵列实验的参考。对于每个微阵列实验，将从每份HCC样本经DNase处理的总RNA衍生的Cy5标记探针与从共同参考衍生的Cy3标记探针在Arraystar Human LncRNA Microarray（Arraystar，Rockville，USA）上进行杂交。基于微阵列数据，筛选出表达与疾病特异性生存期和复发时间显著相关的lncRNA。
采用单因素Cox比例风险模型评估lncRNA与生存的关联。我们基于BRB-ArrayTools 4.2.0版本中的单因素Cox比例风险模型，计算了两个终点的统计学显著性水平（P值）——癌症相关死亡时间和复发时间。
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
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