PRJDB39753：淋巴瘤患者EBV全基因组测序
EBV+ nPTCL 是一种以结内原发疾病为表现、具有 T 细胞表型且肿瘤细胞携带 EBV 的外周 T 细胞淋巴瘤。数据可用于分析该淋巴瘤实体中 EBV 的结构变异特征，支撑病毒基因组变异识别与相关分类研究（来源 ncbi.nlm.nih.gov）
基本信息
资源简介
PRJDB39753：淋巴瘤患者EBV全基因组测序
PRJDB39753 数据集收录了来自 EBV 阳性结内 T 细胞和自然杀伤（NK）细胞淋巴瘤（EBV+ nPTCL）患者肿瘤样本的 Epstein-Barr 病毒（EBV）全基因组测序数据。EBV+ nPTCL 是一种以结内原发疾病为表现、具有 T 细胞表型且肿瘤细胞携带 EBV 的外周 T 细胞淋巴瘤。该数据集覆盖 22 例患者的病毒基因组测序，旨在刻画这一淋巴瘤实体中 EBV 的结构变异特征。数据来源于 ncbi.nlm.nih.gov，归类于肿瘤 / 淋巴瘤方向，主题标签为 Genome sequencing，可用于病毒基因组变异识别及与该淋巴瘤实体相关的分类研究。
【数据集背景】
EBV+ nPTCL 是一种外周 T 细胞淋巴瘤，临床表现为结内原发疾病，肿瘤细胞具有 T 细胞表型并携带 Epstein-Barr 病毒。该数据集针对这一淋巴瘤实体，对来自患者肿瘤样本的 EBV 进行全基因组测序，以分析病毒基因组的结构变异。数据集英文名称为“PRJDB39753: Whole-genome sequencing of Epstein-Barr virus from patients with lymphomas”，本站分类为肿瘤 / 淋巴瘤，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。
【数据内容】
该数据集包含 22 例 EBV 阳性结内 T 和 NK 细胞淋巴瘤患者肿瘤样本中 EBV 的全基因组测序数据。源站描述指出，对这些病毒基因组进行分析的目的是表征该淋巴瘤实体中 EBV 的结构变异。主题标签为 Genome sequencing。除上述信息外，源站未提供关于样本具体组成、测序平台、数据量或文件格式的进一步说明。
【采集与来源】
数据来源于 ncbi.nlm.nih.gov。样本来自 22 例 EBV+ nPTCL 患者的肿瘤样本，测序对象为样本中的 Epstein-Barr 病毒基因组。源站未提供样本采集地点、采集时间、伦理审批信息及具体测序机构的说明。
【适用场景】
依据源站描述，该数据集可用于分析 EBV+ nPTCL 中 EBV 的结构变异特征，支撑病毒基因组变异识别以及与该淋巴瘤实体相关的分类研究。主题标签 Genome sequencing 表明其属于基因组测序数据范畴。源站未提供其他具体应用场景的说明。
【使用方法】
源站未提供数据下载方式、文件组织格式、分析流程或使用协议的具体说明。
【质量与限制】
源站未提供数据质量评估、覆盖度、测序深度、样本纳入排除标准或数据局限性方面的具体信息。该数据集仅涉及 22 例患者，源站未说明其是否具有人群代表性。
【引用与许可】
源站未提供引用方式、数据许可条款或使用限制的具体说明。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJDB39753
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
该数据集包含从22例EBV阳性结内T细胞和自然杀伤（NK）细胞淋巴瘤（EBV+ nPTCL）患者肿瘤样本中获得的Epstein-Barr病毒（EBV）全基因组测序数据。EBV+ nPTCL是一种外周T细胞淋巴瘤，表现为原发结内病变，具有T细胞表型并携带EBV的肿瘤细胞。研究者对病毒基因组进行分析，以刻画该淋巴瘤实体中EBV的结构变异特征。
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
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