ICGC 食管腺癌序列数据 - fc_paper_rna_release - 样本
数据用于支撑 Mourikis 等人关于食管腺癌患者特异性癌症基因检测及反复扰动过程的研究。该数据可用于食管腺癌的转录组分析、基因表达研究以及癌症相关基因的检测与验证（来源 omicsdi.org）
基本信息
资源简介
ICGC 食管腺癌序列数据 - fc_paper_rna_release - 样本
ICGC Oesophageal Adenocarcinoma sequence data - fc_paper_rna_release - samples 是一个面向食管腺癌研究的转录组测序数据集，归属于肿瘤/其他分类，来源于 omicsdi.org。该数据集为 Mourikis 等人发表的食管腺癌研究成果提供数据支撑，相关研究聚焦于患者特异性癌症基因检测以及食管腺癌中反复受到扰动的生物学过程。数据集以 RNAseq 数据形式组织，共包含 137 个样本，文件格式为 BAM，主题标签为 Genomics。整体而言，该数据集围绕食管腺癌的基因表达与癌症相关基因检测展开，可用于转录组层面的分析、基因表达研究以及相关基因的检测与验证工作。
【数据集背景】
该数据集对应一项已发表研究，其成果标题为“Patient-specific detection of cancer genes reveals recurrently perturbed processes in esophageal adenocarcinoma”，作者为 Mourikis 等人。从研究主题看，该工作关注食管腺癌中患者特异性的癌症基因检测，并试图揭示在该肿瘤类型中反复出现扰动的生物学过程。数据集正是为支撑这一研究结论而公开的序列数据集合，属于肿瘤研究领域中与基因组学相关的数据资源。
【数据内容】
数据集的内容为 RNAseq 测序数据，以 BAM 文件形式提供，样本总数为 137 个。数据英文名称中包含“fc_paper_rna_release - samples”字样，表明其对应论文相关的 RNA 数据发布版本，并以样本为单位组织。主题标签为 Genomics，说明数据面向基因组学层面的研究使用。除上述信息外，源站未提供关于样本分组、测序平台、读长、文件大小等更细粒度的描述。
【采集与来源】
该数据集来源于 omicsdi.org，并在本站归入肿瘤/其他分类。其原始描述指向 Mourikis 等人的食管腺癌研究，数据为该论文的支撑材料。关于样本的具体采集地点、采集时间、伦理审批信息以及测序实验的具体流程，源站未提供。
【适用场景】
基于其 RNAseq 数据属性与食管腺癌研究背景，该数据集可用于食管腺癌的转录组分析、基因表达研究，以及癌症相关基因的检测与验证。由于原始研究关注患者特异性癌症基因的识别与反复扰动过程，该数据也适合用于围绕个体间差异表达、候选癌症基因筛选等方向的分析工作。需要说明的是，具体分析方向的可行性仍取决于数据本身的质量与样本注释完整程度，源站未提供相关细节。
【使用方法】
数据集以 BAM 文件形式提供，属于 RNAseq 比对后的序列文件，通常可借助常规的转录组分析工具进行读取、定量与下游统计。使用时应以样本为单位组织数据，并结合研究目的开展表达水平评估或基因层面的检测分析。关于参考基因组版本、比对工具、定量流程等具体处理参数，源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供该数据集的质量评估信息，包括测序深度、比对率、样本完整性或批次效应等方面的说明。样本总数为 137 个，但样本的临床与分组注释情况未予说明。此外，数据仅以 BAM 文件形式发布，是否附带原始读段或表达矩阵等信息，源站未提供。使用者在开展分析前应自行评估数据适用性。
【引用与许可】
该数据集支撑的研究为 Mourikis 等人的食管腺癌论文，使用时应引用该原始研究成果。关于数据的具体许可条款、使用限制与再分发规定，源站未提供。
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/EGAD00001004776
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
Data supporting: “Patient-specific detection of cancer genes reveals recurrently perturbed processes in esophageal adenocarcinoma.” Mourikis et al. RNAseq (BAM files) 137 samples
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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