食管鳞状细胞癌多组学测序样本数据集

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAD00001009482

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。

数据说明

肿瘤内异质性（ITH）与临床治疗疗效降低有关。然而，尽管基因组ITH已在食管鳞状细胞癌（ESCC）的遗传、转录组和表观遗传改变特征中有所描述，但这些改变在ESCC中的异质性程度尚未在统一框架下进行探索。此外，肿瘤浸润T淋巴细胞（TILs）在多大程度上靶向癌细胞，以及免疫浸润如何作为选择压力塑造ESCC的克隆演化，目前尚不清楚。在本研究中，我们对来自36例原发性ESCC患者的186份样本进行了多组学测序。通过多组学分析，发现基因组、表观基因组和转录组ITH均以持续存在的染色体不稳定性为基础。基于RNA-seq数据，我们观察到同一肿瘤不同部位的免疫浸润水平存在差异。我们揭示了在多样化免疫微环境的不同选择压力下，新抗原逃逸的遗传机制。

总体而言，我们的工作为剖析多组学层面在食管鳞状细胞癌（ESCC）瘤内异质性（ITH）中的复杂贡献提供了一条途径，从而促进了临床治疗的发展。

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。