79例小细胞肺癌及7例正常对照的RNAseq数据
该数据集为小细胞肺癌（SCLC）的RNA测序数据，包含79例SCLC样本和7例正常对照样本，属于肿瘤/肺癌分类下的转录组学数据
基本信息
资源简介
79例小细胞肺癌及7例正常对照的RNAseq数据
该数据集为小细胞肺癌（SCLC）的RNA测序数据，包含79例SCLC样本和7例正常对照样本，属于肿瘤/肺癌分类下的转录组学数据。数据集英文名称为The RNAseq of 79 small cell lung cancer (sclc) and 7 normal control，来源站为omicsdi.org，主题标签为Transcriptomics。从整体上看，该数据集聚焦于小细胞肺癌的转录组层面，通过对比肿瘤样本与正常对照样本，为研究小细胞肺癌的基因表达特征、分子机制以及潜在生物标志物提供了数据基础。小细胞肺癌是一种基因组分析已广泛开展的恶性肿瘤，但铂类化疗仍是标准治疗，复发或进展期可用的获批药物有限，因此基于转录组数据的深入探索具有重要的临床与研究意义。
【数据集背景】
小细胞肺癌（SCLC）虽然已经进入广泛基因组分析的时代，但铂类化疗仍然是其标准治疗方式。拓扑替康是唯一被批准用于复发性或进展性SCLC的药物。在缺乏明确基因组生物标志物的情况下，基因组上不同亚型SCLC的临床疗效信号可能被遗漏。丝氨酸/精氨酸剪接因子1（SRSF1）是SR蛋白家族的成员。SRSF1原癌基因在人类癌症中过表达所带来的有害后果，提示SRSF1介导的转化背后存在复杂的机制和通路。对99例中国患者原发性SCLC肿瘤进行全外显子和转录组测序，已发现SRSF1的DNA扩增和mRNA过表达，并可预测中国SCLC患者的不良生存。体外和体内研究已证明SR……（源站描述在此处截断）。该数据集正是在这一研究背景下，针对小细胞肺癌转录组展开的测序数据集合。
【数据内容】
该数据集为小细胞肺癌的RNA测序数据，共包含79例SCLC样本和7例正常对照样本。样本类型涵盖肿瘤组织与正常对照，可用于比较小细胞肺癌与正常组织之间的转录组差异。主题标签为Transcriptomics，表明数据属于转录组学范畴。数据集英文名称明确指出了样本构成，即79例小细胞肺癌和7例正常对照。除上述样本数量与类型外，源站未提供更详细的测序平台、读长、表达矩阵或具体基因层面的信息。
【采集与来源】
该数据集的来源站为omicsdi.org。源站描述提及了与SRSF1相关的研究背景，包括对99例中国患者原发性SCLC肿瘤进行全外显子和转录组测序，发现SRSF1 DNA扩增和mRNA过表达可预测不良生存，以及体外和体内研究证明SR……（源站描述在此处截断）。关于本数据集具体的采集地点、采集时间、样本处理流程、测序机构等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于小细胞肺癌转录组学相关研究，例如比较SCLC肿瘤样本与正常对照样本之间的基因表达差异，探索小细胞肺癌的分子特征，或结合SRSF1等特定基因的扩增与过表达背景开展进一步分析。由于包含正常对照样本，也可用于差异表达分析、通路富集分析等常见转录组研究场景。此外，对于关注小细胞肺癌生物标志物、耐药机制或治疗靶点的研究，该数据集可作为转录组层面的数据资源。但具体适用性仍需结合源站未提供的测序细节与样本临床信息加以判断。
【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、分析流程或推荐工具等。使用者如需使用，应参考来源站omicsdi.org的相关说明。
【质量与限制】
该数据集包含79例SCLC样本和7例正常对照样本，样本数量在转录组研究中具有一定规模，但正常对照样本数量相对较少。源站描述中提及的研究背景涉及99例中国患者，而本数据集样本为79例SCLC和7例正常对照，二者关系及样本重叠情况源站未提供。关于测序质量、数据完整性、批次效应、样本临床注释等质量相关信息，源站未提供。此外，源站描述在“In vitro and in vivo studies have demonstrated that SR”处截断，相关结论不完整。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。使用者应访问来源站omicsdi.org获取相关说明。
下载信息
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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。
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使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-60052
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
尽管小细胞肺癌（SCLC）已进入广泛基因组分析时代，以铂类为基础的化疗仍是SCLC的标准治疗。拓扑替康是唯一获批用于复发性或进展性SCLC的药物（1）。在缺乏明确基因组生物标志物的情况下，基因组上不同SCLC亚群中的临床疗效信号可能被遗漏。丝氨酸/精氨酸剪接因子1（SRSF1）是SR蛋白家族成员。SRSF1原癌基因在人类癌症中过表达的有害后果提示，SRSF1介导的转化存在复杂机制和通路（2）。对99例中国患者原发肿瘤SCLC进行全外显子组和转录组测序，发现了SRSF1 DNA扩增和mRNA过表达，并可预测中国SCLC患者生存不良。体外和体内研究已证明，SRSF1对SCLC的致瘤性至关重要，并在DNA修复和化疗敏感性中发挥关键作用。我们对79例小细胞肺癌患者肿瘤样本和7份正常肺组织进行了RNAseq。我们对RNAseq数据进行了标准化，并进行了差异表达分析。
SRSF1原癌基因在人类癌症中的过表达所导致的有害后果表明，SRSF1介导的转化背后存在着复杂的机制和途径。
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。
