基本信息

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基因组

任务类型

分类

创建/更新时间

2026-10-27

资源简介

患者来源导管原位癌小鼠导管内异种移植样本集

该数据集来源于 omicsdi.org，英文名称为 cee7cea1-8503-43fd-80c2-0ec4304363c7 - samples，本站归类为肿瘤 / 其他。其核心内容是患者来源导管原位癌（DCIS）的小鼠导管内（MIND）异种移植样本，涵盖原发样本与 PDX 样本两类，并在 PDX 中评估了侵袭性生长。数据集的主题标签为 Genomics。该数据集服务于建立患者来源 DCIS 的“活体生物样本库”这一目标，用于寻找能够解释侵袭性生长的因素。整体而言，该数据集围绕 DCIS 向浸润性生长转变这一研究问题，提供了原发与 PDX 两个层面的样本资源，并以侵袭性生长评分作为 PDX 层面的关键观察指标，适合用于与导管原位癌进展相关的基因组学及转化医学研究。

【数据集背景】

该数据集所对应的研究背景是患者来源导管原位癌（DCIS）的模型构建与侵袭性生长机制探索。源站描述指出，其目标是创建一个患者来源 DCIS 小鼠导管内（MIND）异种移植的活体生物样本库，用以寻找解释侵袭性生长的因素。DCIS 作为一种原位癌，其向浸润性生长的转变是临床关注的核心问题，而患者来源异种移植模型能够在体内环境中保留肿瘤细胞与宿主微环境的相互作用，因此被用于该研究方向。数据集正是在这一目标下组织样本资源，主题标签为 Genomics，表明其面向基因组学层面的数据使用。

【数据内容】

数据集包含原发样本与 PDX 样本两类。源站描述明确说明“Samples exist of both primary and pdx samples”，即样本覆盖患者原发组织与经小鼠导管内异种移植后获得的 PDX 样本。此外，侵袭性生长在 PDX 中被评分（“Invasive growth was scored in the pdx”），说明 PDX 样本附带侵袭性生长的评分信息。除上述内容外，样本的具体数量、分组构成、评分标准与分级方式、分子数据的具体类型与文件格式等，源站未提供。

【采集与来源】

数据来源站为 omicsdi.org。样本来源于患者导管原位癌组织，并经由小鼠导管内（MIND）异种移植方式建立 PDX 模型。源站未提供样本采集的具体时间范围、采集机构、伦理审批信息、患者临床特征以及样本处理与保存的详细流程。

【适用场景】

基于现有信息，该数据集适用于围绕 DCIS 侵袭性生长机制的研究，尤其是利用患者来源 MIND 异种移植模型比较原发样本与 PDX 样本、并结合 PDX 中侵袭性生长评分开展基因组学分析的研究场景。它也可用于活体生物样本库建设相关的方法学参考。源站未提供该数据集在其他具体研究场景中的验证性应用说明。

【使用方法】

源站未提供数据下载方式、文件组织方式、数据格式说明以及分析流程建议。使用者需依据来源站 omicsdi.org 的相应条目获取进一步信息。

【质量与限制】

源站未提供样本量、数据完整性、质控指标或批次信息。需要说明的是，PDX 模型在传代过程中可能发生小鼠微环境选择等问题，但该数据集在这些方面的具体情况源站未提供，使用者应结合来源站信息自行评估。

【引用与许可】

源站未提供引用方式与许可条款。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAD00001009336

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAD00001009336

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

建立患者来源的原位导管癌（DCIS）小鼠导管内（MIND）异种移植活体生物样本库，以寻找解释侵袭性生长的因素。现有原发样本和PDX样本。在PDX中对侵袭性生长进行了评分。

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