ena-DATASET-BGI-07-03-2014-16:11:12:233-115 样本数据集

该数据集来自 omicsdi.org,收录食管癌样本,包含 17 对样本的全基因组测序数据与 71 对样本的全外显子测序数据

omicsdi
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基因组分类Genomics
ena-DATASET-BGI-07-03-2014-16:11:12:233-115 - samples

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

ena-DATASET-BGI-07-03-2014-16:11:12:233-115 样本数据集

ena-DATASET-BGI-07-03-2014-16:11:12:233-115 - samples 是一个以食管癌为研究对象的基因组学数据集,来源于 omicsdi.org。该数据集收录了食管癌相关样本的测序数据,涵盖两种测序策略:17 对样本的全基因组测序数据以及 71 对样本的全外显子测序数据。从样本配对的设计来看,数据可用于肿瘤与对应正常组织之间的比较分析。数据集在分类上归属于肿瘤领域的其他类别,主题标签为 Genomics,适合用于食管癌的基因组变异研究。以下从背景、内容、来源、适用场景、使用方法、质量限制及引用许可等方面对该数据集作进一步介绍。

【数据集背景】

食管癌是消化系统常见的恶性肿瘤之一,其发生发展涉及复杂的基因组改变。要系统刻画这些改变,需要在全基因组和编码区两个层面上对肿瘤样本与配对样本进行比较。该数据集正是在这一研究需求下产生的:它同时提供了全基因组测序和全外显子测序两个层次的数据,使研究者既能从全基因组尺度观察结构变异、拷贝数改变等大范围基因组事件,也能聚焦于外显子区域识别与蛋白功能相关的点突变和小片段插入缺失。数据集归属于肿瘤类别下的其他分类,主题标签为 Genomics,表明其核心内容围绕基因组水平的测序信息展开。

【数据内容】

数据集包含两类测序数据。第一类为全基因组测序数据,共 17 对样本;第二类为全外显子测序数据,共 71 对样本。这里的“对”表明样本以配对形式组织,符合肿瘤研究中将肿瘤组织与对应样本进行对照比较的常见设计。全基因组测序覆盖整个基因组序列,适合发现非编码区变异、拷贝数变异和结构变异;全外显子测序则集中捕获基因组中的编码区域,测序深度相对集中,适合高效识别外显子范围内的变异。两类数据互为补充,共同构成对食管癌样本的多层次基因组描述。除上述样本数量与测序类型外,源站未提供更细化的数据内容说明。

【采集与来源】

该数据集来源于 omicsdi.org,这是一个汇集多组学数据集的索引平台。数据集名称中包含 BGI 字样以及日期时间信息,但源站未提供关于样本采集地点、采集时间、受试者临床信息、测序平台型号及具体建库流程的进一步说明。因此,关于样本如何采集、在何种临床条件下获得、测序在何处完成等细节,源站未提供。

【适用场景】

基于其数据构成,该数据集可适用于以下研究方向:食管癌肿瘤样本与配对样本之间的基因组差异分析;全基因组水平的拷贝数变异与结构变异识别;全外显子水平的体细胞突变筛查与突变谱构建;以及结合两种测序层次对同一批研究对象的变异进行交叉验证与整合分析。此外,该数据集也可作为基因组学分析方法的教学或基准测试素材。需要说明的是,上述场景均基于数据类型的通用用途,源站未针对该数据集给出具体的应用案例或分析结论。

【使用方法】

使用者可分别对全基因组测序数据和全外显子测序数据进行处理:对全外显子数据,通常经过比对、变异检测与注释流程获得编码区变异列表;对全基因组数据,则可进行更全面的变异检测与拷贝数分析。由于样本以配对形式提供,分析时宜采用配对比较策略,以区分体细胞变异与胚系变异。关于数据的具体文件格式、下载方式、访问入口及是否需注册授权,源站未提供。

【质量与限制】

该数据集的样本规模为 17 对全基因组测序样本和 71 对全外显子测序样本,样本量相对有限,可能影响统计效力与结论的普适性。源站未提供测序深度、覆盖度、数据质量评估指标、样本纳入排除标准以及临床随访信息,因此无法对数据质量作出具体判断。此外,数据集未提供批次信息与对照设计细节,使用者在整合分析时需自行评估潜在的技术偏差。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式、发表文献、许可协议及使用条款。使用者在引用或再利用该数据集前,应自行向数据提供方核实相关要求。

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数据集获取

源站:https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAD00001000760

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

dataset for esophageal cancer, 17 pairs for whole-genome sequencing and 71 pairs for whole-exome sequencing

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