Ewing肉瘤肿瘤甲基化数据（ICGC）
该数据集来自omicsdi.org，收录Ewing肉瘤（ES）肿瘤的甲基化数据。数据可用于Ewing肉瘤甲基化模式分析及相关基因组学研究（来源 omicsdi.org）
基本信息
资源简介
Ewing肉瘤肿瘤甲基化数据（ICGC）
Methylation of Ewing sarcoma tumors (ICGC) 是一个聚焦于尤因肉瘤（Ewing sarcoma，ES）肿瘤甲基化特征的数据集，来源于 omicsdi.org，在分类上归属于肿瘤领域的其他类别，主题标签为 Genomics。尤因肉瘤是一种由 EWSR1-ETS 基因融合引发的原发性骨肿瘤，该数据集围绕这一疾病开展甲基化层面的刻画，采用简化代表性亚硫酸氢盐测序（reduced representation bisulfite sequencing）技术获取甲基化信息。整体而言，该数据集为研究尤因肉瘤的甲基化模式提供了专门的数据资源，可用于甲基化模式分析以及相关的基因组学研究，适合关注骨肿瘤表观遗传特征的研究者参考使用。
【数据集背景】
尤因肉瘤是一种原发性骨肿瘤，其发生被认为由 EWSR1-ETS 基因融合所启动。为了刻画尤因肉瘤的甲基化特征，相关研究采用了简化代表性亚硫酸氢盐测序技术。该数据集正是围绕这一研究目标而建立，收录了尤因肉瘤肿瘤的甲基化数据，主题归属于基因组学范畴。在站点分类中，该数据集被归入肿瘤类别下的其他子类，反映出其研究对象为肿瘤样本、且聚焦于甲基化这一表观遗传层面。
【数据内容】
该数据集的内容为尤因肉瘤肿瘤的甲基化数据，数据通过简化代表性亚硫酸氢盐测序产生。这一测序策略针对基因组的简化代表性区域获取亚硫酸氢盐转化后的序列信息，从而用于甲基化状态的评估。数据集的主题标签为 Genomics，表明其数据性质属于基因组学范畴。除上述内容外，关于样本数量、具体基因位点、甲基化水平数值、数据文件格式与规模等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 omicsdi.org。根据源站描述，其数据产生于针对尤因肉瘤甲基化特征的研究，研究采用简化代表性亚硫酸氢盐测序对尤因肉瘤肿瘤样本进行甲基化检测。关于样本采集的具体机构、采集地点、采集时间、伦理审批信息以及样本纳入标准等，源站未提供。
【适用场景】
基于其内容与主题，该数据集可用于尤因肉瘤甲基化模式的分析，支持围绕 EWSR1-ETS 基因融合相关肿瘤的表观遗传学研究，也可作为相关基因组学研究的参考数据。适合用于探索尤因肉瘤在甲基化层面的特征，或与其他基因组学数据结合开展综合分析。关于具体的分析流程、配套分析工具及已验证的下游应用，源站未提供。
【使用方法】
该数据集可通过 omicsdi.org 获取，使用者可依据源站提供的访问入口查阅与下载数据。关于数据的具体下载格式、文件组织结构、预处理步骤、归一化方法及推荐的分析软件等，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集基于简化代表性亚硫酸氢盐测序产生，该技术针对基因组的简化代表性区域，因此其覆盖范围限于相应区域，而非全基因组甲基化图谱。关于数据质量评估指标、批次效应、样本量大小及潜在偏倚等，源站未提供。使用者应结合源站信息自行评估数据的适用性。
【引用与许可】
关于该数据集的引用方式、文献出处、许可协议及使用条款，源站未提供。使用者在引用或再利用该数据前，应查阅 omicsdi.org 上的原始条目以获取准确的引用与许可信息。
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/EGAS00001002161
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
尤文肉瘤（ES）是一种由EWSR1-ETS基因融合引发的原发性骨肿瘤。为了表征尤文肉瘤的甲基化特征，进行了简化代表性亚硫酸氢盐测序。
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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