癌症复杂性知识门户数据库

数据集获取

源站：https://synapse.org/Synapse:syn21498902

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

该 Synapse 项目存放用于 Cancer Complexity Knowledge Portal (CCKP) 的生产数据库表和实体。该门户旨在传播资源，以加速癌症研究界的发现与协作。我们旨在为产出了本仓库及其他仓库中托管资源的各项活动和贡献者提供丰富的背景信息与访问途径。${image?fileName=Full logo3x%2Epng&align=Center&scale=75&responsive=true&altText=} 主页 存档 [ARCHIVE] [CCKP CONTENT DRIVER] 贡献者 #### 贡献者 Cancer Complexity Knowledge Portal 得以建成，离不开来自全美各地癌症研究机构的 CSBC 和 PS-ON 联盟的众多贡献者。该门户通过 Multi-Consortia Coordinating (MC^2^) Center 的努力持续扩展，并得到来自 CSBC、PS-ON、CCBIR、MetNet、TEC 和 PDMC 联盟的个人以及更广泛癌症研究社区的贡献。存档 [ARCHIVE] [CCKP CONTENT DRIVER] 开发者 #### 开发者 本门户由 Sage Bionetworks 与 NCI 合作开发。Sage Bionetworks 是一家位于西雅图的非营利性生物医学研究与技术开发组织。我们开发并将开放实践应用于数据驱动研究，以促进人类健康。Sage Bionetworks 网站 存档 [ARCHIVE] [CCKP CONTENT DRIVER] 云平台 #### ISB Cancer Genomics Cloud ISB Cancer Genomics Cloud 利用 Google Clo…

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。