颈动脉体瘤外显子分析补充文件1
该数据集为颈动脉体瘤外显子分析研究的补充文件1，来源于 springernature.figshare.com，包含1个XLSX文件，内容为分析中纳入的高影响突变类型
基本信息
资源简介
颈动脉体瘤外显子分析补充文件1
Additional file 1: of Exome analysis of carotid body tumor
该数据集为颈动脉体瘤外显子分析研究的补充文件1，来源于 springernature.figshare.com，包含1个XLSX文件，内容为分析中纳入的高影响突变类型。数据对应2018年发表于BMC Medical Genomics的论文《Exome analysis of carotid body tumor》，涉及颈动脉体瘤、副神经节瘤、突变及高通量测序等主题。该文件可用于查看和整理该研究筛选出的高影响突变类型，辅助突变分类与后续分析（来源 figshare，CC BY + CC0 许可）。
【数据集背景】
配套论文《Exome analysis of carotid body tumor》发表于 BMC Medical Genomics（2018），DOI：10.1186/s12920-018-0327-0。源站首次发布：2018-02-13。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：分析中纳入的高影响突变类型。（XLSX 9 kb）
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 9.88 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.5885785.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Molecular Biology、Biological Sciences not elsewhere classified、Developmental Biology、Cancer、Science Policy。主题标签：Carotid body tumor、Paragangliomas、Head and neck paragangliomas、Mutations、High-throughput sequencing、Exome。本站分类：肿瘤。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Molecular Biology、Biological Sciences not elsewhere classified、Developmental Biology、Cancer、Science Policy。
【获取与许可】
源站页面：https://springernature.figshare.com/articles/dataset/Additional_file_1_of_Exome_analysis_of_carotid_body_tumor/5885785
使用许可：CC BY + CC0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Snezhkina, Anastasiya; Lukyanova, Elena; Kalinin, Dmitry; Pokrovsky, Anatoly; Dmitriev, Alexey; Koroban, Nadezhda; et al. (2018). Additional file 1: of Exome analysis of carotid body tumor. figshare. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-01，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Additional file 1: of Exome analysis of carotid body tumor
- DOI：10.6084/m9.figshare.5885785.v1
- 发布日期：2018-02-13
- 文件数：1 个
- 文件总体积：9.88 KB
- 源站页面：https://springernature.figshare.com/articles/dataset/Additional_file_1_of_Exome_analysis_of_carotid_body_tumor/5885785
命令行下载
curl -L -o "12920_2018_327_MOESM1_ESM.xlsx" "https://ndownloader.figshare.com/files/10476724"
文件清单
12920_2018_327_MOESM1_ESM.xlsx（9.88 KB）
文件总体积 9.88 KB（源站 API 实测）。
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。
数据说明
High impact mutation types included in the analysis. (XLSX 9 kb)
许可
CC BY + CC0
引用
学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.5885785.v1（source: https://springernature.figshare.com/articles/dataset/Additional_file_1_of_Exome_analysis_of_carotid_body_tumor/5885785）。
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