人非小细胞肺癌分期样本转录谱分析及预测特征meta分析
数据基于七项肺癌微阵列研究的 meta 分析，针对与生存时间（2 年以下和 5 年以上）相关的差异表达基因，采用距离加权判别（DWD）进行系统偏倚校正，识别出由 64 个基因组成的表达特征，可高度预测哪些 I 期肺癌患者可能从更积极的治疗中获益
基本信息
资源简介
人非小细胞肺癌分期样本转录谱分析及预测特征meta分析
该数据集围绕人非小细胞肺癌（Non-Small Cell Lung Cancer）的转录组表达谱展开，核心目标是通过对多项独立微阵列研究的整合分析，寻找与患者生存时间相关的差异表达基因，并构建可用于预测的基因表达特征。研究聚焦于I期肺癌患者，试图区分生存时间较短（2年以下）与较长（5年以上）的人群，从而为治疗策略的选择提供分子层面的依据。数据集来源于omicsdi.org，归类于肿瘤/肺癌方向，主题标签为Transcriptomics，整体属于转录组学范畴，涉及基因表达谱的检测、系统偏倚校正以及预测性特征基因的识别。
【数据集背景】
肺癌是全球范围内发病率和死亡率较高的恶性肿瘤之一，非小细胞肺癌是其最主要的病理类型。对于I期非小细胞肺癌患者，临床上通常采用手术切除等治疗方式，但患者之间的预后差异较大：部分患者术后长期生存，而另一部分患者则可能在较短时间内出现复发或疾病进展。如何从分子水平识别哪些I期患者属于高风险人群、可能从更积极的治疗中获益，是精准肿瘤学关注的重要问题。该数据集正是在这一背景下产生，通过对七项不同微阵列研究的肺癌数据进行meta分析，寻找与生存时间相关的差异表达基因，并进一步构建预测性基因表达特征，以辅助判断I期肺癌患者的治疗获益可能性。
【数据内容】
该数据集的核心内容是人类I期非小细胞肺癌样本的转录组表达谱数据。研究从冷冻的原发性I期非小细胞肺癌肿瘤组织中提取RNA，用于基因阵列分析。分析的重点是筛选与生存时间相关的差异表达基因，比较的对象为生存时间在2年以下和5年以上的患者群体。通过整合七项不同的微阵列研究，研究者在系统偏倚校正后识别出一个由64个基因组成的基因表达特征。该特征被认为对判断哪些I期肺癌患者可能从更积极的治疗中获益具有高度预测能力。数据集的主题标签为Transcriptomics，表明其内容属于转录组学层面的基因表达检测与分析。
【采集与来源】
数据来源于七项不同的肺癌微阵列研究，属于对已有公开或可获取的微阵列数据集的二次整合分析。样本类型为冷冻的原发性I期非小细胞肺癌肿瘤组织，实验流程包括从组织中提取RNA并进行基因阵列分析。由于不同研究之间可能存在系统偏差，研究采用了距离加权判别（distance-weighted discrimination，DWD）方法对数据集进行系统偏倚校正，以降低批次效应或平台差异对结果的影响。该数据集收录于omicsdi.org，本站分类为肿瘤/肺癌。
【适用场景】
该数据集适用于肺癌转录组学相关研究，尤其是围绕非小细胞肺癌预后和生存预测的分析。具体而言，可用于探索与生存时间相关的差异表达基因，验证或比较基因表达特征在I期肺癌患者中的预测表现，以及研究系统偏倚校正方法在多数据集整合分析中的作用。此外，该数据集也可为精准肿瘤学中治疗策略分层提供参考，例如辅助判断哪些I期患者可能从更积极的治疗中获益。主题标签Transcriptomics表明其适用范围主要集中在转录组水平，不涉及基因组、蛋白组或代谢组等其他层面的直接数据。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明，包括数据下载方式、文件格式、预处理步骤、分析工具或代码等均未在已有信息中说明。使用者如需利用该数据集，需参考源站omicsdi.org提供的相关说明或原始研究发表信息。基于已有描述，该数据集的核心使用方向应围绕基因表达谱的整合分析、差异表达基因筛选、生存相关基因特征构建以及预测模型评估等转录组学常规分析流程展开，但具体操作细节源站未提供。
【质量与限制】
该数据集基于七项微阵列研究的meta分析，并通过距离加权判别（DWD）进行系统偏倚校正，这有助于减少不同研究间的系统偏差，提高整合分析结果的稳健性。研究识别出的64个基因表达特征被认为对I期肺癌患者的治疗获益具有高度预测能力。然而，源站未提供关于样本量、平台型号、数据完整性、缺失值比例、验证队列信息以及统计效能等具体质量指标。此外，该数据集聚焦于I期非小细胞肺癌，其结论是否适用于其他分期或其他病理类型的肺癌尚不明确。源站也未提供关于数据使用限制、伦理审批或隐私保护方面的具体说明。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式、许可协议或使用条款等信息。使用者如需引用或使用该数据集，应访问源站omicsdi.org查询相关说明，或参考原始研究的发表信息以获取准确的引用与许可要求。
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。
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-GEOD-6253
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
我们对七个关于肺癌的不同微阵列研究数据集进行了荟萃分析，以寻找与生存时间（不足2年和超过5年）相关的差异表达基因。数据集中的系统偏差通过距离加权判别法（DWD）进行了调整。我们鉴定出一个由64个基因组成的基因表达特征，该特征能高度预测哪些I期肺癌患者可能从更激进的治疗中获益。实验总体设计：从原发性I期非小细胞肺癌肿瘤的冷冻组织中提取RNA，用于基因阵列分析。
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。
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。
