基本信息

模态

医学影像

任务类型

分类

创建/更新时间

2026-10-12

资源简介

肺纤维化患者肺组织LCM微活检测序样本数据集

EGAS00001003324-sc-2020-02-20T14:26:33Z - samples 是一个聚焦于肺部组织基因组学的研究数据集，归属于肿瘤/肺癌分类，来源于 omicsdi.org。该数据集的核心内容是对肺纤维化患者离体肺组织进行激光捕获显微切割（LCM）所获得的微活检样本开展测序。研究目标在于评估组织内部的突变负荷、突变谱以及克隆动态，并通过在肺部多个区域进行深度采样，判断不同肺区域之间吸烟相关突变负荷是否存在差异。数据集包含截至 2020 年 2 月 20 日该研究可用的全部数据，主题标签为 Genomics。

【数据集背景】

该数据集所依托的研究关注肺部组织中的基因组变异特征，尤其是与吸烟相关的突变负荷。研究对象为肺纤维化患者的离体肺组织。研究设计强调对肺部多个区域进行深度采样，以探索不同肺区域之间在吸烟相关突变负荷方面是否存在差异。此外，研究还计划将这一部分的结果与其他患有吸烟相关疾病（如慢性阻塞性肺疾病、肺纤维化、肺癌）的个体，以及正常、非吸烟的肺组织进行比较。这一背景表明，该数据集处于肺部疾病与基因组学交叉的研究范畴内，服务于对肺部组织突变特征和克隆演化规律的理解。

【数据内容】

该数据集包含对肺纤维化患者离体肺组织来源的 LCM 微活检样本进行测序所获得的数据。研究首先开展靶向数据，并在此基础上识别出有前景的样本，随后对这些样本进行全基因组测序。数据内容涉及组织内的突变负荷、突变谱和克隆动态评估。数据集本身为 2020 年 2 月 20 日该研究可用的全部数据。关于样本数量、测序深度、具体突变位点数量等细节，源站未提供。

【采集与来源】

样本来源于肺纤维化患者的离体肺组织，通过激光捕获显微切割（LCM）技术获取微活检样本。研究对肺部多个区域进行深度采样。数据来源站为 omicsdi.org。关于样本采集的具体地点、时间跨度、患者数量、伦理审批信息等，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于肺部疾病基因组学研究，尤其是与吸烟相关突变负荷、突变谱和克隆动态相关的分析。潜在应用包括：比较肺纤维化患者不同肺区域之间的吸烟相关突变负荷差异；将肺纤维化组织的突变特征与其他吸烟相关疾病（如 COPD、肺癌）以及正常非吸烟肺组织进行对比；探索肺部组织内克隆演化的规律。此外，由于数据集涉及肿瘤/肺癌分类，也可能为肺癌相关研究提供参考。关于具体的分析工具或流程适配性，源站未提供。

【使用方法】

该数据集包含截至 2020 年 2 月 20 日该研究可用的全部数据。使用者可根据研究目的，对 LCM 微活检样本的测序数据进行分析，以评估突变负荷、突变谱和克隆动态。研究设计提示，可结合靶向数据和全基因组测序数据，对多个肺区域进行深度采样分析，并与其他个体或正常肺组织的数据进行比较。关于数据下载方式、文件格式、访问权限、分析软件等具体使用信息，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集来源于肺纤维化患者的离体肺组织，样本经过 LCM 微活检和测序处理。研究设计包含靶向数据和全基因组测序，并计划进行跨个体和跨疾病类型的比较。然而，关于数据质量指标（如测序深度、覆盖度、错误率等）、样本量、患者临床信息、批次效应等，源站未提供。此外，数据集仅包含截至 2020 年 2 月 20 日可用的数据，后续更新情况未知。使用者在解释结果时需考虑这些限制。

【引用与许可】

关于该数据集的引用方式、许可协议、使用条款等信息，源站未提供。使用者应参考来源站 omicsdi.org 或相关数据访问页面获取具体引用和许可要求。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAD00001005991

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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/ega/EGAD00001005991

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

Sequencing of LCM-derived microbiopsies from explanted lung from pulmonary fibrosis 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 2020-02-20.

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