基于基因组与转录改变一致模式的结直肠癌并发基因特征数据集
该数据集来自 NCBI GEO,标题为结直肠癌并发基因特征,基于基因组与转录改变的一致模式。研究整合 SNP 与基因表达微阵列,检测基因组和转录水平的改变,利用同时发生增益和缺失的基因构建预后特征,以提升结直肠癌预后判断能力

基本信息
资源简介
基于基因组与转录改变一致模式的结直肠癌并发基因特征数据集
Colorectal Cancer Concurrent Gene Signature Based on Coherent Patterns between Genomic and Transcriptional Alterations
该数据集来自 NCBI GEO,标题为结直肠癌并发基因特征,基于基因组与转录改变的一致模式。研究整合 SNP 与基因表达微阵列,检测基因组和转录水平的改变,利用同时发生增益和缺失的基因构建预后特征,以提升结直肠癌预后判断能力。数据包含 1 个文件 GSE197802_series_matrix.txt.gz,属于表达谱芯片数据,物种为 9606,平台为 GPL10558。可用于结直肠癌预后相关基因特征挖掘与预测模型开发(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Mar 02 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该研究旨在通过整合单核苷酸多态性(SNP)和基因表达(GE)微阵列,检测基因组和转录改变,从而增强结直肠癌的预后判断;利用同时发生增益和缺失的基因构建预后特征。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签:Expression profiling by array、GPL10558、9606。本站分类:肿瘤/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE197802
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 07 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE197802
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
本研究旨在通过整合单核苷酸多态性(SNP)和基因表达(GE)微阵列,检测基因组和转录水平的改变,以增强结直肠癌的预后预测;利用同时发生增益和缺失的基因来构建预后特征。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




