caArray jacks-00113:小鼠KRASLA肺癌基因表达

该数据集来自 omicsdi.org,收录了 5-6 月龄 KrasLA 小鼠肿瘤及年龄匹配对照的 19 个正常肺组织,使用 Affymetrix U74A 芯片进行基因表达分析,涵盖 Mus musculus 的肺组织,涉及正常肺与肺癌两种疾病状态,材料类型包括 synthetic_DNA、syn

omicsdi
浏览 8
基因组分类Transcriptomics
caArray_jacks-00113: Murine KRASLA lung cancer gene expression

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

caArray jacks-00113:小鼠KRASLA肺癌基因表达

该数据集来自 omicsdi.org,收录了 5-6 月龄 KrasLA 小鼠肿瘤及年龄匹配对照的 19 个正常肺组织,使用 Affymetrix U74A 芯片进行基因表达分析,涵盖 Mus musculus 的肺组织,涉及正常肺与肺癌两种疾病状态,材料类型包括 synthetic_DNA、synthetic_RNA 和 organism_part。数据可用于比较肿瘤与正常肺组织的转录组差异,支持肺癌相关基因表达模式与分类研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):解剖了 5-6 月龄 KrasLA 小鼠的肿瘤。在 U74A affy 芯片上进行基因表达分析。还包括来自年龄匹配对照的 19 个正常肺组织。**注意:从 caArray 1.x 迁移,标识符='gov.nih.nci.ncicb.caarray:Experiment:1015897590231167:1' jacks-00113 检测类型:基因表达 提供者:Affymetrix 阵列设计:mg_u74av2 生物体:Mus musculus (ncbitax) 组织部位:肺 材料类型:synthetic_DNA、synthetic_RNA、organism_part 疾病状态:正常肺、肺癌

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-70271

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

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。

免费样本无法满足模型训练要求?千方提供经三甲医院脱敏、带病理回证与专家标注的商业级专病数据集。

使用方式

数据集获取

源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-70271

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。

数据说明

解剖了5-6个月大的KrasLA小鼠的肿瘤。使用U74A affy芯片进行基因表达分析。同时纳入了19个年龄匹配对照组的正常肺组织。**注意:从caArray 1.x迁移,标识符=‘gov.nih.nci.ncicb.caarray:Experiment:1015897590231167:1’ jacks-00113 检测类型:基因表达 提供者:Affymetrix 阵列设计:mg_u74av2 生物体:Mus musculus (ncbitax) 组织部位:肺 材料类型:synthetic_DNA, synthetic_RNA, organism_part 疾病状态:正常肺,肺癌

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。

需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?

公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。