基本信息

模态

基因组

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-01

资源简介

GSE2109 临时数据集

expO的使命是以人类基因组计划的技术和成果为基础，加速改善癌症患者的临床管理。IGC的Expression Project for Oncology（expO）旨在将纵向临床注释与基因表达数据整合起来，以独特而有力地描绘人类恶性肿瘤，为诊断标志物、预后指标和治疗靶点提供关键视角

【数据内容】

源站描述（机器翻译，仅供参考）：expO的使命是以人类基因组计划的技术和成果为基础，加速改善癌症患者的临床管理。IGC的Expression Project for Oncology（expO）旨在将纵向临床注释与基因表达数据整合起来，以独特而有力地描绘人类恶性肿瘤，为诊断标志物、预后指标和治疗靶点提供关键视角。expO及其联盟支持者的目标是在标准条件下获取组织样本，并对一组经临床注释的去标识化肿瘤样本进行基因表达分析。肿瘤数据会随着临床结局进行更新，并在无知识产权限制的情况下发布到公共领域。

【主题与分类】

主题标签：基因表达谱、转录组数据、肿瘤学、临床注释、预后分析、诊断标志物、治疗靶点。本站分类：肿瘤。

【获取与许可】

源站页面：https://synapse.org/Synapse:syn1415344

原始链接

https://synapse.org/Synapse:syn1415344

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源站：https://synapse.org/Synapse:syn1415344

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- 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

expO的使命是以人类基因组计划的技术和成果为基础，加速改善癌症患者的临床管理。IGC的Expression Project for Oncology（expO）旨在将纵向临床注释与基因表达数据整合起来，以独特而有力地描绘人类恶性肿瘤，为诊断标志物、预后指标和治疗靶点提供关键视角。expO及其联盟支持者的目标是在标准条件下获取组织样本，并对一组经临床注释的去标识化肿瘤样本进行基因表达分析。肿瘤数据会随着临床结局进行更新，并在无知识产权限制的情况下发布到公共领域。

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