支气管内衬液肺癌诊断标志物验证研究
本研究探讨经支气管镜微采样收集的支气管内上皮衬液（ELF）中生物标志物分析是否有助于术前明确诊断。研究比较恶性或良性诊断患者近结节部位与对侧部位的ELF样本，样本来自早期NSCLC患者和对照
基本信息
资源简介
支气管内衬液肺癌诊断标志物验证研究
本研究探讨经支气管镜微采样收集的支气管内上皮衬液（ELF）中生物标志物分析是否有助于术前明确诊断。研究比较恶性或良性诊断患者近结节部位与对侧部位的ELF样本，样本来自早期NSCLC患者和对照。采用Wilcox检验识别与恶性诊断相关的差异表达基因，属于转录组学及疾病亚型分析（来源 omicsdi.org）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：我们研究了通过支气管镜微量采样采集的支气管内上皮衬液（ELF）中的生物标志物分析是否可能有助于术前明确诊断。因此，我们比较了恶性或良性诊断患者中靠近结节的 ELF 样本与来自对侧部位的 ELF 样本。ELF 样本来源于早期 NSCLC 患者和对照者。采用 Wilcox 检验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
【主题与分类】
主题标签：Transcriptomics。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-27553
下载信息
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源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-27553
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- 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
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- OpenDataLab:
数据说明
我们研究了通过支气管镜微量采样采集的支气管内上皮衬液（ELF）中的生物标志物分析是否可能有助于术前明确诊断。因此，我们比较了恶性或良性诊断患者中靠近结节的 ELF 样本与来自对侧部位的 ELF 样本。ELF 样本来源于早期 NSCLC 患者和对照者。采用 Wilcox 检验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。
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。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
