GEO 间皮瘤诊断与预后微阵列数据集 (GSE2514)
该基因芯片数据集包含恶性胸膜间皮瘤和肺腺癌样本的基因表达测定，常用于两者的鉴别诊断分子标志物研究以及生存预后分析。由National Center for Biotechnology Information提供，来自Gene Expression Omnibus，数据格式为表格，包含56条数据记录，适用于分类任务，许可证为Open Data Commons。
基本信息
资源简介
GEO 间皮瘤诊断与预后微阵列数据集 (GSE2514)
【一句话概览】
该数据集主题为肺部肿瘤，原始描述仅标注“Lung tumors”，未提供更多细节。数据集包含1个文件，采用微阵列表达谱分析技术，涉及平台GPL81，物种为人类（9606）（来源 NCBI）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Lung tumors》。源站首次发布：Apr 11 200。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个。
【主题与分类】
主题标签：Expression profiling by array、GPL81、9606。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE2514
【使用注意】
· 源站最后修改于 Dec 13 201，引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE2514
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:
数据集大小约 0.05 GB。
数据说明
该基因芯片数据集包含恶性胸膜间皮瘤和肺腺癌样本的基因表达测定，常用于两者的鉴别诊断分子标志物研究以及生存预后分析。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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