基本信息

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创建/更新时间

2026-11-04

资源简介

cBioPortal：胶质母细胞瘤（TCGA，Nature 2008）

cBioPortal 收录的 Glioblastoma (TCGA, Nature 2008) 数据集，来源于癌症基因组图谱（TCGA）胶质母细胞瘤项目，聚焦原发性胶质母细胞瘤的基因组变异情况。该数据集的核心内容是对 206 例原发性胶质母细胞瘤中的 91 例进行靶向测序，其中 143 例配有正常对照样本，用于支撑肿瘤基因组变异的识别与分析。数据集在站内归类为肿瘤 / 其他，主题标签为 difg，相关研究发表于 Nature，并对应 PMID:18772890。整体而言，该数据集适合用于胶质母细胞瘤的分子变异研究、分子分型探索以及相关分类研究，是 cBioPortal 平台上与 TCGA 胶质母细胞瘤项目相关的重要资源之一。

【数据集背景】

胶质母细胞瘤是中枢神经系统中常见的恶性肿瘤之一，其分子特征复杂，涉及多种基因变异。TCGA 胶质母细胞瘤项目旨在通过大规模基因组分析揭示该肿瘤的遗传学改变。本数据集即为该项目在 2008 年发表于 Nature 的研究成果之一，通过靶向测序策略对部分原发性胶质母细胞瘤样本进行深入分析。该数据集在 cBioPortal 平台上的标题为 Glioblastoma (TCGA, Nature 2008)，主题标签为 difg，站内分类为肿瘤 / 其他，反映了其在肿瘤基因组研究中的定位。

【数据内容】

该数据集涉及 206 例原发性胶质母细胞瘤，其中 91 例接受了靶向测序。此外，143 例样本配有正常对照，用于辅助识别肿瘤特异性的基因组变异。数据内容围绕靶向测序结果展开，可用于分析胶质母细胞瘤中的基因变异情况。源站描述明确指出，这是对 TCGA 胶质母细胞瘤项目中 206 例原发性肿瘤里 91 例的靶向测序，并包含 143 例匹配的正常样本。除上述信息外，关于具体测序基因列表、变异类型、突变频率等细节，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 cbioportal.org，原始研究发表于 Nature，对应 DOI 为 pmid:18772890。数据采集自癌症基因组图谱（TCGA）胶质母细胞瘤项目，样本为原发性胶质母细胞瘤。源站描述提到，靶向测序覆盖了 206 例原发性肿瘤中的 91 例，并包含 143 例配有正常对照的样本。关于样本采集地点、时间跨度、伦理审批等具体信息，源站未提供。

【适用场景】

该数据集可用于肿瘤基因组变异分析，帮助研究者识别胶质母细胞瘤中的基因改变。同时，它适用于胶质母细胞瘤的分子分型及相关分类研究，主题标签 difg 也提示其在这一方向上的应用潜力。由于包含正常对照样本，该数据还可用于区分肿瘤特异性变异与胚系变异。此外，该数据集可作为 TCGA 胶质母细胞瘤项目相关研究的补充资源，用于验证或比较不同队列中的基因组发现。关于具体的分析流程或推荐工具，源站未提供。

【使用方法】

用户可通过 cBioPortal 平台访问该数据集，进行在线查询、可视化或下载。具体操作方式、数据格式、下载权限等，源站未提供。建议参考 cBioPortal 平台的一般使用指南，但本数据集特有的使用说明，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集基于靶向测序，覆盖范围有限，可能无法全面反映胶质母细胞瘤的全部基因组变异。样本量方面，206 例原发性肿瘤中仅 91 例进行了靶向测序，143 例配有正常对照，这一设计可能影响统计效力。此外，数据来源于特定研究（Nature 2008），其技术平台和分析方法可能与其他数据集存在差异。关于数据质量评估、缺失值处理、批次效应等具体信息，源站未提供。

【引用与许可】

原始链接

https://cbioportal.org/study/summary?id=gbm_tcga_pub

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使用方式

数据集获取

源站：https://cbioportal.org/study/summary?id=gbm_tcga_pub

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；
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

对来自癌症基因组图谱（TCGA）胶质母细胞瘤项目的206个原发性胶质母细胞瘤中的91个（其中143个有匹配的正常样本）进行了靶向测序。

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