GSE3141 肺癌数据集
源站描述为人类癌症中致癌通路失调的特征，可用于基于表达谱的肺癌相关分类研究（来源 NCBI）。源站首次发布：Aug 16 200
基本信息
资源简介
GSE3141 肺癌数据集
（Lung Cancer Dataset）来源于 NCBI，归类于肿瘤／肺癌方向，主题涉及基于微阵列的表达谱分析，关联平台 GPL570 与物种编号 9606。该数据集由 Joseph R. Nevins 提交，源站首次发布时间为 Aug 16 200，共包含 1 个数据文件，样例文件为 GSE3141_series_matrix.txt.gz。源站将其描述为人类癌症中致癌通路失调的特征，可用于基于表达谱的肺癌相关分类研究。整体而言，该数据集以基因表达谱为核心内容，面向肿瘤分子分型与通路失调特征分析等研究方向，适合作为表达谱数据读取、字段核对与后续分析流程接入的基础资源。
【数据集背景】
该数据集在源站的标题为 Lung Cancer Dataset，所属分类为肿瘤／肺癌，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。源站给出的描述为“Signatures of Oncogenic Pathway Deregulation in Human Cancers”，即人类癌症中致癌通路失调的特征。这一背景说明该数据集围绕癌症中致癌信号通路异常调控的表达特征展开，与肺癌这一具体肿瘤类型相关联。数据集作者为 Joseph R. Nevins，源站首次发布时间为 Aug 16 200。
【数据内容】
该数据集共包含 1 个文件，文件样例为 GSE3141_series_matrix.txt.gz，格式为 GZIP 压缩包。主题标签包括 Expression profiling by array、GPL570 和 9606，表明数据属于微阵列表达谱类型，关联平台为 GPL570，物种为人类（9606）。数据文件以 series matrix 形式组织，通常承载样本层面的表达谱矩阵信息。除上述文件与标签信息外，源站未提供更细的字段结构、样本数量或基因数量说明。
【采集与来源】
数据来源于 NCBI（ncbi.nlm.nih.gov），源站标题为 Lung Cancer Dataset，作者为 Joseph R. Nevins，首次发布时间为 Aug 16 200。源站描述强调其内容为人类癌症中致癌通路失调的特征。除来源站、作者与发布时间外，源站未提供具体的样本采集方式、实验平台操作细节或数据处理流程说明。
【适用场景】
依据源站描述，该数据集可用于基于表达谱的肺癌相关分类研究，以及围绕致癌通路失调特征的探索性分析。其微阵列表达谱属性使其适合用于肿瘤分子分型、通路水平特征比较等研究方向。由于主题标签涉及 GPL570 平台与人类物种，相关分析可在该平台与物种背景下开展。源站未提供更具体的适用场景或已验证的分析结论。
【使用方法】
使用时可下载数据文件 GSE3141_series_matrix.txt.gz，按 GZIP 压缩包格式进行读取。建议先在小样本上核对字段与编码，确认无误后再批量接入后续分析流程。源站未提供额外的读取脚本、预处理步骤或分析参数说明。
【质量与限制】
该数据集仅包含 1 个文件，源站未提供样本量、缺失值、批次效应或数据质量评估等信息。由于缺少更详细的实验与处理说明，使用时需自行核对字段与编码。源站未提供关于数据完整性或适用范围限制的进一步说明。
【引用与许可】
该数据集作者为 Joseph R. Nevins，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，源站首次发布时间为 Aug 16 200。源站未提供具体的引用格式或许可条款信息。
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://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE3141
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
人类癌症中致癌通路失调的特征。利用基于DNA微阵列的基因表达特征来界定癌症亚型、疾病复发以及对特定疗法的反应，已在多项研究中得到证实。此类数据对于分析致癌过程中核心的细胞信号通路也具有重要意义。基于这一焦点，我们开发了一系列基因表达特征，这些特征能够可靠地反映若干致癌通路的激活状态。在多个大型人类癌症集合中进行评估时，这些基因表达特征能够识别肿瘤中的通路失调模式，以及与疾病结局相关的临床相关性。将跨多条通路的基于特征的预测相结合，可识别出协调一致的通路失调模式，从而区分特定癌症与肿瘤亚型。基于通路特征对肿瘤进行聚类进一步界定了各患者亚组的预后，表明致癌通路失调的模式是致癌表型发展的基础，并反映了特定癌症的生物学特征与结局。
此外，癌细胞系中通路失调的预测结果与靶向该通路组分的治疗药物的敏感性相一致，这突显了此类通路预测在指导靶向治疗使用方面的潜力。关键词：其他
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。
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