EGAS00001003322单细胞样本数据集
该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤/肺癌分类,主题标签为 Genomics。数据为 COPD 患者移植肺组织经 LCM 获取的微生物活检样本测序结果,旨在评估组织内的突变负荷、突变谱及克隆动态,并通过肺多区域深度采样判断不同部位吸烟相关突变负荷是否存在差异

基本信息
资源简介
EGAS00001003322单细胞样本数据集
该数据集英文名为 EGAS00001003322-sc-2021-02-02T09:52:15Z - samples,来源于 omicsdi.org,在本站归入肿瘤 / 肺癌分类,主题标签为 Genomics。其内容围绕 COPD 患者移植肺组织展开:研究者通过激光捕获显微切割(LCM)从离体肺中获得微生物活检样本并进行测序,目标是评估组织内的突变负荷、突变谱以及克隆动态。研究还计划对肺的多个区域进行深度采样,以判断不同部位之间吸烟相关突变负荷是否存在差异。对于在初步靶向数据中显示有前景的样本,将进一步开展全基因组测序。该数据集包含截至 2021 年 2 月 2 日该项研究可用的全部数据。
【数据集背景】
该数据集所对应的研究聚焦于 COPD 患者离体肺组织中的基因组变化。研究关注的核心问题包括组织内的突变负荷、突变谱和克隆动态,并试图通过覆盖肺多个区域的深度采样,判断吸烟相关突变负荷在不同肺部位之间是否存在差异。研究结果还计划与其他患有吸烟相关疾病(如 COPD、肺纤维化、肺癌)的个体以及正常、非吸烟肺进行比较。本站将其归入肿瘤 / 肺癌分类,主题标签为 Genomics。
【数据内容】
数据内容为来自 COPD 患者移植肺组织、经 LCM 获取的微生物活检样本的测序结果。研究设计包含初步靶向数据,并在此基础上筛选出有前景的样本,进一步开展全基因组测序。数据集包含截至 2021 年 2 月 2 日该项研究可用的全部数据。除上述测序类型与样本来源外,源站未提供更细的样本数量、测序深度、覆盖范围或数据文件类型等信息。
【采集与来源】
样本采集自 COPD 患者的离体肺组织,通过 LCM 获取微生物活检样本。来源站为 omicsdi.org。研究强调对肺的多个区域进行深度采样,以支持不同部位之间吸烟相关突变负荷差异的分析。关于采集时间、地点、机构、伦理审批及具体操作流程,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于围绕 COPD 患者肺组织突变负荷、突变谱和克隆动态的研究,也可用于探索吸烟相关突变负荷在肺不同区域之间是否存在差异。研究设计还涉及与其他吸烟相关疾病个体以及正常、非吸烟肺的比较,因此可用于相关比较分析。关于具体的分析流程、软件工具或统计方法,源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法、数据访问方式、下载途径或分析建议。该数据集包含截至 2021 年 2 月 2 日该项研究可用的全部数据,但如何获取和使用这些数据,源站未提供。
【质量与限制】
该数据集来自 COPD 患者离体肺组织的 LCM 微生物活检样本测序,研究包含初步靶向数据以及针对有前景样本的全基因组测序。关于样本量、测序质量、覆盖度、批次效应、污染控制及验证情况,源站未提供。该数据集仅包含截至 2021 年 2 月 2 日可用的数据,后续是否更新,源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用方式与许可信息。
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/ega/EGAD00001006930
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
Sequencing of LCM-derived microbiopsies from explanted lung from COPD patient. Goal to assess the mutational burden, spectrum, and clonal dynamics within the tissue. Deep sampling throughout multiple regions of the lung will determine whether there are differences in smoking-related mutation burden in different portions of the lung. Whole-genome sequencing will be conducted on samples identified as promising from the initial targeted data. Results from this portion of the study will be compared to other individuals with smoking-related diseases (COPD, pulmonary fibrosis, lung cancer), and normal, non-smoking lungs. . This dataset contains all the data available for this study on 2021-02-02.
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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