实体瘤免疫基因特征保守性及预后意义补充文件1
该数据集为实体瘤免疫基因特征保守性及预后意义研究的补充文件1，来源于doi.org，由Figshare于2016年发布。数据以XLSX格式提供，包含k-means算法共识聚类结果汇总，由clusterCons R包生成
基本信息
资源简介
实体瘤免疫基因特征保守性及预后意义补充文件1
Additional file 1 of Conservation of immune gene signatures in solid tumors and prognostic implications
该数据集为实体瘤免疫基因特征保守性及预后意义研究的补充文件1，来源于doi.org，由Figshare于2016年发布。数据以XLSX格式提供，包含k-means算法共识聚类结果汇总，由clusterCons R包生成。覆盖乳腺癌、结肠癌、肺癌、卵巢癌和前列腺癌五种癌症数据集，每个数据集含两个标签页：一个展示汇总统计图像，另一个列出所选聚类数及Affy ID、基因符号、标题和成员稳健性。可用于肿瘤免疫基因特征聚类分析与预后相关研究（来源 DOI 解析，CC BY + CC0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2016。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：k-means算法共识聚类汇总。该Excel文件包含由clusterCons R包[12, 28]生成的k-means共识聚类结果汇总。每个癌症数据集（乳腺癌、结肠癌、肺癌、卵巢癌和前列腺癌）有两个标签页。一个标签页显示汇总统计图像。另一个标签页列出我们分析所选的聚类数，并包含Affy ID、基因符号和标题以及成员稳健性。（XLSX 2170 kb）
【主题与分类】
主题标签：Cell Biology、Genetics、Molecular Biology、Evolutionary Biology、Cancer、110309 Infectious Diseases。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://springernature.figshare.com/articles/dataset/Additional_file_1_of_Conservation_of_immune_gene_signatures_in_solid_tumors_and_prognostic_implications/4422017/1
使用许可：CC BY + CC0。
下载信息
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源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.3630380_d2.v1
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；
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
k-means算法的共识聚类汇总。此Excel文件包含由clusterCons R包[12, 28]生成的k-means共识聚类结果汇总。每个癌症数据集（乳腺癌、结肠癌、肺癌、卵巢癌和前列腺癌）有两个标签页。一个标签页显示汇总统计的图像。另一个标签页列出了我们分析中选择的聚类数量，并包含Affy ID、基因符号和标题以及成员稳健性。（XLSX 2170 kb）
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。
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