基于多组学数据的LUAD相关预测与预后基因筛选及建模
该数据集来自 NCBI GEO，围绕 LUAD 相关预测与预后基因的多组学筛选与建模，包含 1 个文件 GSE278695_series_matrix.txt.gz，属于高通量测序表达谱数据，物种为人（9606），平台为 GPL29480
基本信息
资源简介
基于多组学数据的LUAD相关预测与预后基因筛选及建模
Screening and Modeling of LUAD-Associated Predictive and Prognostic Genes Based on Multi-Omics Data
该数据集来自 NCBI GEO，围绕 LUAD 相关预测与预后基因的多组学筛选与建模，包含 1 个文件 GSE278695_series_matrix.txt.gz，属于高通量测序表达谱数据，物种为人（9606），平台为 GPL29480。源站描述指出，LUAD 全球范围广泛，因早期筛查多在低级别阶段发现，但小结节的模糊性常使手术与监测的决策犹豫；利用 cfRNA 的液体活检兼具非侵入性，并在疾病组间表现出良好分类性能。本研究利用液体活检构建有效筛查系统，以辅助进一步区分良性疾病与肺癌（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Oct 03 202。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：LUAD 在全球范围内广泛存在，由于早期筛查，发病主要处于低级别阶段。然而，小结节的模糊性常常导致在手术与监测之间犹豫不决。利用游离 RNA（cfRNA）的液体活检除了具有非侵入性特征外，在疾病组之间还表现出优异的分类性能。本研究利用液体活检构建有效的筛查系统，以辅助进一步区分良性疾病与肺癌。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签：GPL29480、9606。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE278695
【使用注意】
· 源站最后修改于 Dec 05 202，引用时请注意版本时效。
下载信息
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源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE278695
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- 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
LUAD is widespread worldwide with onset mainly in the low-grade stage due to early screen. However, the ambiguity surrounding small-sized nodules often leads to hesitation in deciding between surgery and surveillance. Liquid biopsy which leverages the cell-free RNA (cfRNA) shows excellent classification performance among disease groups in addition to the non-invasive feature. This research utilizes liquid biopsy to construct an effective screening system to aid with the further differentiation of benign diseases from lung cancers.
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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