肺癌单细胞测序数据集
该数据集为肺癌单细胞测序数据，来源于omicsdi.org，包含5例解剖的肺部肿瘤样本。数据聚焦转录组学层面，可用于探索肺癌肿瘤微环境中的细胞异质性、肿瘤细胞亚群分类及潜在分子特征研究（来源 omicsdi.org）
基本信息
资源简介
肺癌单细胞测序数据集
Single cell sequencing of lung carcinoma 是一个面向肺癌研究领域的单细胞转录组数据集，收录于 omicsdi.org，并在本站归类于肿瘤 / 肺癌方向。该数据集的核心内容是对 5 例解剖的肺部肿瘤样本进行单细胞测序，主题标签为 Transcriptomics，说明其数据主体落在转录组学层面。借助单细胞分辨率，该数据集可用于观察肺癌组织内不同细胞的表达特征，进而服务于肿瘤微环境中的细胞异质性、肿瘤细胞亚群分类以及潜在分子特征等研究。整体而言，它提供了一个以少量肺癌肿瘤样本为基础的转录组学资源，适合作为肺癌单细胞层面探索性分析的起点。
【数据集背景】
肺癌是肿瘤研究中的重要对象，其组织内部往往包含多种细胞类型和状态，传统批量测序容易掩盖细胞间的差异。单细胞测序技术的出现，使研究者能够在单个细胞水平上解析肿瘤组织中的转录组信息。该数据集正是在这一背景下产生，聚焦于肺癌肿瘤样本的单细胞转录组学分析。其主题标签为 Transcriptomics，表明数据的主要观测层面是转录组，而非基因组、蛋白组或其他组学层面。数据集来源于 omicsdi.org，本站将其归入肿瘤 / 肺癌分类，便于在肿瘤相关数据资源中被检索和定位。
【数据内容】
该数据集的内容为 5 例解剖的肺部肿瘤样本的单细胞测序数据。源站描述明确指出“Single cell sequencing of 5 dissected lung tumors.”，即对 5 例经解剖获取的肺部肿瘤进行单细胞测序。数据聚焦转录组学层面，主题标签为 Transcriptomics。基于这些数据，可用于探索肺癌肿瘤微环境中的细胞异质性、肿瘤细胞亚群分类及潜在分子特征研究。除上述信息外，关于具体细胞数量、测序深度、基因覆盖度、样本分组、临床信息等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 omicsdi.org。源站描述仅说明是对 5 例解剖的肺部肿瘤样本进行单细胞测序，未提供样本采集地点、采集时间、患者背景、伦理审批信息、测序平台、建库方法或具体实验流程等细节。因此，关于采集与来源的更多技术性和规范性信息，源站未提供。
【适用场景】
根据其主题标签和源站描述，该数据集适用于转录组学层面的肺癌研究，尤其是与单细胞分辨率相关的探索性分析。潜在适用方向包括：探索肺癌肿瘤微环境中的细胞异质性、进行肿瘤细胞亚群分类、以及开展潜在分子特征研究。由于数据来自 5 例解剖的肺部肿瘤样本，它可用于以这些样本为基础的观察性分析或方法学探索。关于是否适用于临床诊断、预后预测、治疗响应评估或大规模队列比较等场景，源站未提供相应说明。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据下载方式、文件格式、预处理流程、分析工具、标准化步骤或代码示例等。因此，关于如何使用该数据集，源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供该数据集的质量评估信息，例如测序质量指标、细胞过滤标准、批次效应评估、数据完整性或验证结果等。同时，关于样本量较小、样本代表性、是否存在技术偏倚等限制，源站亦未提供说明。该数据集仅明确包含 5 例解剖的肺部肿瘤样本，其余质量与限制相关信息源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式、许可协议、使用条款或授权信息。因此，关于引用与许可的具体内容，源站未提供。
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-MTAB-6149
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
Single cell sequencing of 5 dissected lung tumors.
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。千方医数集依托三甲直采网络，提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
