ICGC 食管腺癌测序数据 - 100 例样本
该数据集为 ICGC PanCancer 项目中“100”项目的食管腺癌样本测序数据,共 100 例样本,来源于 omicsdi.org,主题标签为 Genomics

基本信息
资源简介
ICGC 食管腺癌测序数据 - 100 例样本
ICGC Oesophageal Adenocarcinoma sequence data - 100 - samples 是一项面向食管腺癌的测序数据集,归属于 ICGC PanCancer 项目中的“100”项目,共包含 100 例样本。该数据集在分类上属于肿瘤领域的“其他”类别,主题标签为 Genomics,来源站为 omicsdi.org。从整体定位看,它为研究者提供了一批以食管腺癌为对象的基因组学测序材料,可用于围绕该癌种开展探索性分析。由于数据集名称与来源描述均强调其与 ICGC PanCancer 项目的关联,其价值主要体现在将食管腺癌样本纳入更广泛的泛癌研究框架之中,便于在统一的项目语境下理解这批样本的测序属性。
【数据集背景】
该数据集来源于 ICGC PanCancer 项目下的“100”项目。ICGC PanCancer 项目以跨癌种的基因组学研究为背景,而“100”项目则是其中产出这批食管腺癌样本的具体来源。数据集名称中的“Oesophageal Adenocarcinoma”指明了癌种为食管腺癌,“sequence data”表明其内容为测序数据,“100 - samples”则对应样本规模。数据集在站内被归入肿瘤类别下的“其他”分类,主题标签为 Genomics,说明其核心内容围绕基因组学展开。
【数据内容】
该数据集包含 100 例食管腺癌样本的测序数据。样本来自 ICGC PanCancer 项目中的“100”项目。除样本数量与癌种、数据类型外,关于测序平台、读长、文件格式、数据体积、变异类型等具体内容,源站未提供。
【采集与来源】
数据集的来源站为 omicsdi.org。源站描述指出,这些样本来自“100”项目,且属于 ICGC PanCancer 项目。关于样本采集地点、采集时间、伦理审批、供体临床信息等,源站未提供。
【适用场景】
基于其癌种与基因组学属性,该数据集可用于食管腺癌相关的基因组学探索,也可在 ICGC PanCancer 项目的泛癌框架下用于跨癌种比较研究的样本组成参考。关于具体的适用分析类型与已验证的应用场景,源站未提供。
【使用方法】
源站未提供关于数据下载方式、访问权限、文件组织结构和分析流程的具体说明。
【质量与限制】
该数据集样本量为 100 例,属于中等规模的癌种特异性样本集合。关于数据质量评估、覆盖度、样本纳入排除标准以及使用限制,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条款信息。
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
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/ega/EGAD00001001071
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
“100”项目中属于ICGC PanCancer项目的样本。
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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