早期非小细胞肺癌组织学无关预后基因签名验证数据集

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-50081

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

背景：早期非小细胞肺癌（NSCLC）患者可能从基于更准确预后的治疗中获益。通过对NCIC CTG JBR.10试验肿瘤样本的mRNA表达谱分析，鉴定出了一个15基因NSCLC预后分类器。在此，我们在一个独立的病例集中评估了其价值。方法：对来自大学健康网络（UHN181）收集的181例I期和II期NSCLC病例的冷冻切除肿瘤组织的RNA进行了表达谱分析。采用Kaplan-Meier方法估计三年总生存概率，并使用对数秩检验评估分类器的预后效果。Cox比例风险模型评估了该特征在调整临床预后因素后的效应。结果：15基因分类器的表达数据将UHN181病例分为高风险和低风险亚组，两组总生存期差异显著（HR=1.92，95%CI：1.15-3.23，p=0.012）。其作为预后分类器的强度优于单独分期（HR=1.52，95%CI：0.90-2.55，p值=0.11）。

在亚组分析中，该分类器预测了127例I期患者的生存期（HR=2.17，95% CI：1.12-4.20，p=0.018）以及较小的48例IA期患者亚组的生存期（HR=5.61，95% CI：1.19-26.45，p=0.014）。该特征对腺癌和鳞状细胞癌病例均具有预后价值（分别为HR=1.76，p值=0.058；HR=4.19，p值=0.045）。结论：在一个包含IA期病例及不同NSCLC组织学亚型的181例早期NSCLC样本的独立队列中，15基因分类器的预后准确性得到了验证。对来自University Health Network（UHN181）收集的181例I期和II期NSCLC病例的冷冻切除肿瘤组织的RNA进行了表达谱分析。！Series_contributor = Sandy,D,Der

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。