肺癌支气管内膜液诊断标志物筛查研究数据集
该数据集来自 omicsdi.org，属于肿瘤/肺癌分类，主题为转录组学。研究通过支气管镜微采样采集支气管上皮内膜液（ELF），比较恶性或良性诊断患者结节附近与对侧部位的 ELF 样本，样本来自早期 NSCLC 患者和对照
基本信息
资源简介
肺癌支气管内膜液诊断标志物筛查研究数据集
该数据集英文名为 SCREENING STUDY TO IDENTIFY DIAGNOSTIC MARKERS FOR LUNG CANCER IN ENDOBRONCHIAL LINING FLUID，在分类上归属于肿瘤 / 肺癌方向，来源站为 omicsdi.org，主题标签为转录组学（Transcriptomics）。研究关注的是肺癌诊断标志物的筛选：通过支气管镜微采样采集支气管上皮内膜液（ELF），并比较恶性或良性诊断患者结节附近与对侧部位的 ELF 样本，样本来自早期非小细胞肺癌（NSCLC）患者和对照。研究采用 LIMMA 分析识别与恶性诊断相关的差异表达基因，关键词为疾病亚型分析。整体而言，该数据集围绕内膜液样本的转录组比较，服务于肺癌术前诊断标志物的探索性研究。
【数据集背景】
肺癌的术前明确诊断是临床关注的问题。源站描述指出，该研究旨在考察通过支气管镜微采样采集的支气管上皮内膜液（ELF）中的生物标志物分析，是否有助于实现明确的术前诊断。基于这一目的，研究设计了对结节附近与对侧部位 ELF 样本的比较，并在恶性或良性诊断的患者之间进行对照，同时纳入早期 NSCLC 患者与对照样本。研究属于筛查性质，目标是识别与肺癌诊断相关的标志物。
【数据内容】
该数据集的主题为转录组学，核心分析内容是对 ELF 样本进行 LIMMA 分析，以识别与恶性诊断相关的差异表达基因。源站描述给出的关键词为“疾病亚型分析”，表明分析关注不同诊断亚型之间的差异。数据集英文名称中明确其研究对象为支气管内膜液中的肺癌诊断标志物。除上述转录组学分析与差异表达基因识别之外，源站未提供关于数据文件格式、样本数量、基因数量或具体分析结果的信息。
【采集与来源】
样本采集方式为支气管镜微采样，采集对象为支气管上皮内膜液（ELF）。样本来源包括早期 NSCLC 患者和对照，并涉及同一患者结节附近与对侧部位两个取样位置的比较，同时覆盖恶性与良性诊断的患者群体。数据来源站为 omicsdi.org。除这些采集与来源信息外，源站未提供具体的采样机构、采集时间、样本处理流程或伦理审批等信息。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集适用于肺癌诊断标志物筛选相关的研究场景，尤其是围绕支气管上皮内膜液这一样本类型的转录组差异分析；可用于比较结节附近与对侧部位样本、恶性与良性诊断样本之间的基因表达差异，并支持疾病亚型分析方向的探索。由于样本涉及早期 NSCLC 患者与对照，也可用于早期肺癌诊断相关方法学的参考。源站未提供该数据集在其他具体应用场景中的验证信息。
【使用方法】
源站描述提到采用 LIMMA 分析识别与恶性诊断相关的差异表达基因，这为使用该数据集开展差异表达分析提供了方法学参考。源站未提供数据下载方式、文件组织说明、预处理步骤或分析代码等具体使用指引。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量评估、样本量、批次效应、缺失值处理或结果验证等方面的信息。该研究被描述为筛查性质的研究，其结论的适用范围应以源站描述为限。源站未提供其他限制说明。
【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/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-27489
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
我们研究了通过支气管镜微量采样收集的支气管内上皮衬液（ELF）中的生物标志物分析是否可用于明确的术前诊断。因此，我们比较了恶性或良性诊断患者中靠近结节的ELF样本和对侧部位的ELF样本。ELF样本来自早期NSCLC患者和对照组。进行了LIMMA分析以识别与恶性诊断相关的差异表达基因。关键词：疾病亚型分析
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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