基本信息

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分类

创建/更新时间

2026-10-28

资源简介

Ewing肉瘤基因组测序数据集

Genomic Sequencing of Ewing Sarcoma 数据集收录于 omicsdi.org，聚焦于 Ewing 肉瘤这一主要起源于骨的儿童肿瘤。该数据集汇集了较大规模 Ewing 肉瘤肿瘤样本的大规模平行测序数据，旨在刻画该疾病的基因组图谱。相关研究围绕 EWS 基因与 ETS 家族转录因子形成的嵌合融合这一特征性分子事件展开，并涉及 ETS 转录因子表达、治疗对肿瘤突变负荷的影响以及肿瘤演化模式等问题的探讨。数据集以 Genomic 为主题标签，在站内归入肿瘤 / 其他分类，可为研究 Ewing 肉瘤基因组特征的研究者提供测序数据资源。

【数据集背景】

Ewing 肉瘤是一种主要起源于骨的儿童肿瘤，其分子特征在于 EWS 基因与 ETS 家族转录因子之间的嵌合融合。为系统描述该疾病的基因组全貌，相关研究对较大规模的 Ewing 肉瘤肿瘤集合开展了大规模平行测序，以期明确其基因组图谱。该数据集即来源于这一研究背景，主题标签为 Genomic，在站内分类中归入肿瘤 / 其他。

【数据内容】

该数据集的内容为 Ewing 肉瘤肿瘤样本的大规模平行测序数据。据源站描述，研究通过测序发现这类肿瘤属于目前已被表征的遗传学上最为“正常”的癌症之一，即突变负荷相对较低；同时，在可立即靶向的信号转导通路基因中明显缺乏反复出现的突变。研究还涉及 ETS 转录因子表达、治疗对 Ewing 肉瘤肿瘤突变负荷的影响以及肿瘤演化模式的描述。此外，研究发现 STAG2 的功能缺失突变存在于约 15% 的 Ewing 肉瘤肿瘤中，并涉及 STAG2 表达缺失的相关内容。除上述信息外，数据集的具体样本数量、测序平台、数据文件类型与规模等细节，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源站为 omicsdi.org。其数据来自对较大规模 Ewing 肉瘤肿瘤集合所进行的大规模平行测序研究。关于样本采集地点、采集时间、伦理审批信息以及具体的测序机构与流程，源站未提供。

【适用场景】

基于源站描述，该数据集适用于 Ewing 肉瘤基因组图谱的刻画与分析，可用于考察 EWS 与 ETS 家族转录因子嵌合融合相关的基因组特征，研究 ETS 转录因子表达情况，评估治疗对肿瘤突变负荷的影响，探讨肿瘤演化模式，以及分析 STAG2 功能缺失突变与表达缺失在 Ewing 肉瘤中的分布。对于可靶向信号转导通路基因突变缺失这一特征，也可作为相关研究的参考数据。其他具体应用场景源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方式，包括数据下载途径、文件格式说明、分析流程或配套工具等信息。

【质量与限制】

源站描述提及该研究回答了关于 ETS 转录因子表达、治疗对突变负荷的影响以及肿瘤演化模式等若干问题，并给出了 STAG2 功能缺失突变在约 15% 肿瘤中出现的结果。但关于数据质量评估指标、样本纳入排除标准、数据完整性以及使用时的注意事项，源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/dbgap/phs000804

访问原始数据

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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）

暂未开放

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/dbgap/phs000804

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

儿童尤文肉瘤是一种主要起源于骨骼的儿童癌症，其特征是EWS基因与ETS家族转录因子的嵌合融合。在本研究中，我们对较大规模的尤文肉瘤肿瘤样本进行了大规模平行测序，以界定该疾病的基因组图谱。我们发现，这些肿瘤属于目前所表征的遗传学上最正常的癌症之列。同时，在可直接靶向的信号转导通路基因中，明显缺乏反复出现的突变。在本研究中，我们回答了关于ETS转录因子表达的未解问题、治疗对尤文肉瘤肿瘤突变负荷的影响，并描述了肿瘤进化的模式。我们还发现，约15%的尤文肉瘤肿瘤中存在STAG2的功能丧失突变，且在该患者队列中STAG2表达的缺失与疾病转移相关。

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