人肝脏HBV感染:肿瘤部位与非肿瘤部位

数据为转录组表达谱,比较感染乙型肝炎病毒的人肝脏肿瘤部位与非肿瘤部位,样本来自法国患者。原始数据共 62 个文件,对应 124 个样本,因每张芯片同时检测两个样本(Cy3 与 Cy5 各一),每个样本对应的原始数据文件在样本描述字段中标明

omicsdi
浏览 11
基因组分类Transcriptomics
Human liver infected by HBV: tumoral part vs non tumoral part of the liver

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

人肝脏HBV感染:肿瘤部位与非肿瘤部位

该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤/其他分类,主题标签为 Transcriptomics。数据为转录组表达谱,比较感染乙型肝炎病毒的人肝脏肿瘤部位与非肿瘤部位,样本来自法国患者。原始数据共 62 个文件,对应 124 个样本,因每张芯片同时检测两个样本(Cy3 与 Cy5 各一),每个样本对应的原始数据文件在样本描述字段中标明。该数据集属于 TransQST 集合,可用于研究 HBV 相关肝癌的基因表达差异及肿瘤与癌旁组织的转录特征(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):转录谱分析,比较感染乙型肝炎病毒的人肝脏肿瘤部位与非肿瘤部位。对来自法国患者的人肝脏诱导型乙型肝炎病毒肿瘤进行表达谱分析,并对乙型肝炎病毒感染的肝脏非肿瘤部位进行表达谱分析。请注意,由于两个样本在同一张芯片上,一个用 Cy3、一个用 Cy5,因此 124 个样本对应 62 个原始文件(即与 Series 记录关联的 'AFE_raw_files.tar')。每个样本对应的原始数据文件在 Sample description 字段中标明。该数据集是 TransQST 集合的一部分。

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-47197

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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。

免登录

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。

免费样本无法满足模型训练要求?千方提供经三甲医院脱敏、带病理回证与专家标注的商业级专病数据集。

使用方式

数据集获取

源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-47197

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

比较感染乙型肝炎病毒的人类肝脏肿瘤部分与非肿瘤部分的转录谱分析。来自法国患者的诱导性乙型肝炎病毒肿瘤的人类肝脏表达谱分析及乙型肝炎病毒感染的非肿瘤肝脏部分的表达谱分析。请注意,由于两个样本位于同一阵列上,一个使用Cy3标记,另一个使用Cy5标记,因此对于124个样本,共有62个原始文件(即与系列记录关联的’AFE_raw_files.tar’)。每个样本对应的原始数据文件在样本描述字段中指明。此数据集是TransQST集合的一部分。

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。