CoMMpass 多发性骨髓瘤研究数据集

CoMMpass研究收集了大量新诊断多发性骨髓瘤患者的临床、基因组和分子数据。由Multiple Myeloma Research Foundation提供,来自NIH National Cancer Institute GDC Data Portal,数据格式为表格,包含1143条数据记录,适用于分类任务,许可证为Open Data Commons。

Multiple Myeloma Research FoundationMultiple Myeloma Research Foundation
NIH National Cancer Institute GDC Data Portal
2024-03-12 更新
浏览 12
表格分类Multiple MyelomaPlasma Cell TumorsHematopoietic and reticuloendothelial syCopy Number VariationSequencing ReadsSimple Nucleotide VariationSomatic Structural VariationStructural VariationTranscriptome ProfilingRNA-SeqWGSWXS
MMRF CoMMpass Study

基本信息

模态
表格
大小
2600 GB
数据量
1143
任务类型
分类
许可
Open Data Commons
创建/更新时间
2024-03-12

资源简介

CoMMpass 多发性骨髓瘤研究数据集

【一句话概览】

MMRF-COMMPASS 项目包含受控访问数据,需通过 dbGaP 申请获取,具体步骤参见受控数据获取说明。该项目涉及 995 名受试者,标签涵盖多发性骨髓瘤、浆细胞肿瘤、造血与网状内皮系统、拷贝数变异、测序读段、简单核苷酸变异、体细胞结构变异、结构变异、转录组分析、RNA-Seq、WGS 和 WXS(来源 portal.gdc.cancer.gov)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《MMRF-COMMPASS》。

【数据内容】

源站原始描述:The project has controlled access data which requires dbGaP Access. See instructions for Obtaining Access to Controlled Data

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):该项目包含受控访问数据,需获得dbGaP访问权限。有关获取受控数据访问权限的说明,请参见指南。

【主题与分类】

主题标签:Multiple Myeloma、Plasma Cell Tumors、Hematopoietic and reticuloendothelial sy、Copy Number Variation、Sequencing Reads、Simple Nucleotide Variation、Somatic Structural Variation、Structural Variation、Transcriptome Profiling、RNA-Seq。

【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://portal.gdc.cancer.gov/projects/MMRF-COMMPASS

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使用方式

数据集获取

源站:https://portal.gdc.cancer.gov/projects/MMRF-COMMPASS

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。

数据集大小约 2600.00 GB。

数据说明

CoMMpass研究收集了大量新诊断多发性骨髓瘤患者的临床、基因组和分子数据。包含全外显子组测序(WES)、RNA测序(RNA-Seq)和纵向临床随访数据,是目前最大、最完整的多发性骨髓瘤多组学数据集之一。

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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