Ewing sarcoma 基因组图谱（ICGC 项目）
该数据集来自 ICGC 的 Ewing sarcoma 项目，计划对 100 例患者的肿瘤与生殖系 DNA 进行全基因组测序，并完成至少 50 例肿瘤 RNA-seq，旨在建立可能与 EWS-ETS 融合协同驱动肿瘤发生的体细胞突变目录，并关联分子谱与临床特征；突变基因还将在肿瘤库 500 例样本中
基本信息
资源简介
Ewing sarcoma 基因组图谱（ICGC 项目）
Genomic landscape of Ewing sarcoma（ICGC 项目）是一项面向儿童与青少年第二大常见骨肿瘤——尤因肉瘤的基因组学研究资源，归属于肿瘤/其他类别，来源站为 omicsdi.org，主题标签为 Genomics。该项目计划对 100 例患者的肿瘤 DNA 与生殖系 DNA 进行全基因组测序，并完成至少 50 例肿瘤样本的 RNA-seq，核心目标是建立可能与 EWS-ETS 融合协同驱动肿瘤发生的体细胞突变目录，同时建立分子谱与临床特征之间的关联，并将鉴定出的突变基因在肿瘤库的 500 例尤因肉瘤样本中进一步验证。该数据集为研究尤因肉瘤的体细胞突变图谱及其临床相关性提供了系统的测序与验证框架。
【数据集背景】
尤因肉瘤是儿童和青少年中第二常见的骨肿瘤，其发生发展与 EWS-ETS 融合密切相关，但仅有融合事件尚不足以完整解释肿瘤的发生过程，可能还存在与之协同作用的体细胞突变。基于这一背景，尤因肉瘤项目作为 ICGC 框架下的研究计划启动，旨在通过大规模测序系统描绘该疾病的基因组图景，建立可能与 EWS-ETS 融合协同驱动肿瘤发生的体细胞突变目录，从而深化对尤因肉瘤分子机制的理解。
【数据内容】
该数据集涵盖全基因组测序与转录组测序两类数据。全基因组测序计划覆盖 100 例患者，对每例患者的肿瘤 DNA 与生殖系 DNA 分别进行测序，以便识别肿瘤特异的体细胞突变；转录组部分计划完成至少 50 例肿瘤样本的 RNA-seq。项目还将建立分子谱与临床特征之间的关联，并对鉴定出的突变基因在来自肿瘤库的 500 例尤因肉瘤病例中进行进一步验证。数据主题归类为 Genomics。
【采集与来源】
该数据集来源于 omicsdi.org，对应 ICGC 的尤因肉瘤项目。样本来自尤因肉瘤患者的肿瘤与生殖系材料，测序策略为全基因组测序结合肿瘤 RNA-seq；用于突变基因验证的 500 例尤因肉瘤病例来自项目所属的肿瘤库。源站未提供更详细的样本采集地点、时间范围与伦理审批信息。
【适用场景】
该数据集适用于尤因肉瘤体细胞突变目录的构建与分析，可用于探索与 EWS-ETS 融合协同作用的突变基因；适用于分子谱与临床特征关联研究；也可作为突变基因在更大规模病例系列中验证的基础资源。其全基因组与转录组配对设计适合开展基因组变异与基因表达层面的综合研究。
【使用方法】
源站未提供具体的数据访问方式、文件格式、下载流程与分析工具说明。
【质量与限制】
该项目的测序规模为计划对 100 例患者进行肿瘤与生殖系全基因组测序，并完成至少 50 例肿瘤 RNA-seq，突变基因验证计划在 500 例尤因肉瘤病例中开展。源站未提供数据质量评估指标、覆盖度参数、样本纳入排除标准及数据完整性说明。
【引用与许可】
源站未提供引用方式与许可信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001000855
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。
- OpenDataLab:
数据说明
尤文肉瘤项目旨在对100例该疾病患者细胞的完整基因组进行测序。这是一项具有重大前瞻性的倡议，因为该病是儿童和青少年中第二常见的骨肿瘤。该项目旨在建立可能与EWS-ETS融合在肿瘤发生中协同作用的体细胞突变目录。尤文肉瘤项目计划对生殖系和肿瘤DNA进行100例全基因组测序，并对肿瘤样本进行至少50例RNA-seq。将建立分子图谱与临床特征之间的相关性。突变的基因将在我们肿瘤库中的500例尤文肉瘤病例中进一步验证。
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
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