基本信息

模态

基因组

任务类型

分类

创建/更新时间

2026-10-28

资源简介

ICGC 食管腺癌测序数据 dcc_release_24 样本集

ICGC Oesophageal Adenocarcinoma sequence data - dcc_release_24_dataset - samples 是一个面向肿瘤基因组学研究的公开数据集，收录了来自 ICGC ESAD-UK 项目的食管腺癌全基因组测序样本。该数据集以样本为单位组织，涵盖肿瘤样本与正常样本两类，分别以 50x 和 30x 的测序深度在 HiSeq X 平台上完成测序，数据以 BAM 文件形式提供。所有样本均可在 ICGC release 24 中获取，属于肿瘤/其他分类下的基因组学资源，适合需要食管腺癌全基因组序列信息的分析工作。

【数据集背景】

该数据集来源于 ICGC ESAD-UK 项目，是国际癌症基因组联盟（ICGC）框架下针对食管腺癌开展的测序工作的一部分。食管腺癌是消化系统肿瘤中具有特定分子特征的亚型，对其全基因组序列进行系统刻画有助于理解该肿瘤的发生发展机制。本数据集对应 ICGC 的第 24 版数据发布（dcc_release_24），以样本集合的形式对外提供，属于肿瘤基因组学领域的基础性序列资源。

【数据内容】

数据集包含食管腺癌病例的全基因组测序数据，分为肿瘤样本与正常样本两组。肿瘤样本的测序深度为 50x，正常样本的测序深度为 30x，二者均基于 HiSeq X 测序平台产生，最终以 BAM 文件格式交付。肿瘤与正常样本的配对设计使得研究者可以在个体内部比较肿瘤与胚系序列的差异。样本数量、具体病例数以及文件体积等信息源站未提供。

【采集与来源】

数据由 ICGC ESAD-UK 项目产生，测序在 HiSeq X 平台上完成，样本数据通过 ICGC 数据发布体系对外共享，当前版本对应 ICGC release 24。数据集在 omicsdi.org 上登记，主题标签为 Genomics。关于样本采集地点、伦理审批信息以及具体的建库流程，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于食管腺癌的全基因组层面的研究，包括体细胞突变识别、拷贝数变异分析、结构变异检测以及肿瘤与正常样本的配对比较等。由于同时提供肿瘤与正常样本的 BAM 文件，可用于胚系变异过滤与体细胞变异的对照分析。此外，也可作为肿瘤基因组学方法学验证、变异注释流程测试的输入数据。具体的研究应用方向需结合使用者自身的研究设计。

【使用方法】

使用者可从 ICGC release 24 获取这些样本的 BAM 文件，按照全基因组测序数据的常规处理流程进行比对结果的重校准、变异 calling 与过滤。由于肿瘤与正常样本分别以 50x 和 30x 深度测序，分析时需考虑两者深度差异对变异检测灵敏度的影响。数据访问可能受 ICGC 数据使用政策的约束，具体下载与访问方式源站未提供。

【质量与限制】

测序深度方面，肿瘤样本为 50x、正常样本为 30x，均基于 HiSeq X 平台，属于全基因组测序的常规深度范围。数据集仅包含 BAM 文件形式的序列数据，未提供其他类型的衍生结果。样本规模、覆盖均一性、碱基质量等具体质量指标源站未提供。使用者应注意该数据对应 release 24 这一特定版本，后续版本可能存在差异。

【引用与许可】

该数据集来自 ICGC ESAD-UK 项目，使用时应遵循 ICGC 的数据使用与引用规范。具体的许可条款、引用格式以及数据访问限制源站未提供。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAD00001003292

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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/EGAD00001003292

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

ICGC ESAD-UK项目病例的WGS测序肿瘤50x 正常30x HiSeq X BAM文件这些样本均可在ICGC第24版发布中获取

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