多组学分析揭示不可切除非小细胞肺癌免疫治疗敏感性
本研究采集不可切除III期和IV期、免疫治疗前驱动突变阴性的非小细胞肺癌患者外周血浆，依据两疗程免疫治疗后随访结果对样本分类，进行非靶向代谢组学和蛋白质组学分析，筛选不同代谢物和蛋白质；随后采用随机森林和逐步回归等机器学习方法筛选潜在生物标志物，并用逻辑回归构建预测模型（来源 omicsdi.org
基本信息
资源简介
多组学分析揭示不可切除非小细胞肺癌免疫治疗敏感性
本研究采集不可切除III期和IV期、免疫治疗前驱动突变阴性的非小细胞肺癌患者外周血浆，依据两疗程免疫治疗后随访结果对样本分类，进行非靶向代谢组学和蛋白质组学分析，筛选不同代谢物和蛋白质；随后采用随机森林和逐步回归等机器学习方法筛选潜在生物标志物，并用逻辑回归构建预测模型（来源 omicsdi.org）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：采集接受免疫治疗前驱动基因突变阴性的不可切除III期和IV期非小细胞肺癌患者的外周血浆。随后，我们根据两个疗程免疫治疗后的随访结果对样本进行分类，并进行非靶向代谢组学和蛋白质组学分析，以筛选差异代谢物和蛋白质。最后，应用包括随机森林和逐步回归在内的机器学习方法筛选潜在生物标志物，并通过逻辑回归构建预测模型。
【主题与分类】
主题标签：Proteomics。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://omicsdi.org/dataset/iprox/PXD058967
下载信息
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数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/iprox/PXD058967
标准获取流程：
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- 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
采集接受免疫治疗前驱动基因突变阴性的不可切除III期和IV期非小细胞肺癌患者的外周血浆。随后，我们根据两个疗程免疫治疗后的随访结果对样本进行分类，并进行非靶向代谢组学和蛋白质组学分析，以筛选差异代谢物和蛋白质。最后，应用包括随机森林和逐步回归在内的机器学习方法筛选潜在生物标志物，并通过逻辑回归构建预测模型。
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。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
