口腔鳞状细胞癌（OSCC）甲基化谱
该数据集来自 omicsdi.org，为口腔鳞状细胞癌（OSCC）的甲基化谱数据。研究基于台湾男性 OSCC 患者队列，患者习惯性饮酒、嚼槟榔并使用香烟，采集肿瘤与非肿瘤配对样本的基因组 DNA，通过高通量筛查评估这些饮食因素对表观基因组的影响
基本信息
资源简介
口腔鳞状细胞癌（OSCC）甲基化谱
该数据集为口腔鳞状细胞癌（OSCC）的甲基化谱数据，来源于 omicsdi.org，归类为肿瘤 / 其他。研究聚焦于台湾男性 OSCC 患者队列，这些患者具有习惯性饮酒、嚼槟榔与使用香烟的共同行为特征。研究采集肿瘤与非肿瘤配对样本的基因组 DNA，通过高通量筛查方式评估上述饮食因素对表观基因组的影响。源站描述指出，流行病学研究显示台湾男性 OSCC 患者中约 80%~90% 习惯性饮酒、嚼槟榔并使用香烟；研究结果表明，具有 ABC 风险因素的 OSCC 患者中异常甲基化模式较为普遍。数据集主题标签为 Transcriptomics。
【数据集背景】
据流行病学研究，台湾男性口腔鳞状细胞癌患者中绝大多数（约 80%~90%）有习惯性饮酒（A）、嚼槟榔（B）与使用香烟（C）的行为。为评估这些饮食因素对表观基因组的影响，研究者在暴露于 A、B、C 三种风险因素的口腔癌队列中开展了高通量筛查调查。该数据集即围绕这一研究目标构建，旨在从甲基化层面刻画风险因素暴露与口腔鳞状细胞癌之间的关系。
【数据内容】
该数据集为口腔鳞状细胞癌的甲基化谱数据，主题标签为 Transcriptomics。数据来自肿瘤与非肿瘤配对样本的基因组 DNA，构成配对设计。源站描述提及，研究结果显示具有 ABC 风险因素的 OSCC 患者中异常甲基化模式较为普遍。关于具体样本量、甲基化位点数量、检测平台与数据文件格式等信息，源站未提供。
【采集与来源】
样本为肿瘤与非肿瘤配对样本的基因组 DNA，来自 40 名定期饮酒、嚼槟榔并吸烟的男性 OSCC 患者，相关活检样本用于甲基化谱分析。数据集来源站为 omicsdi.org，本站分类为肿瘤 / 其他。关于样本采集的具体时间、地点、伦理审批与知情同意等细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集可用于研究饮酒、嚼槟榔与吸烟等风险因素暴露背景下口腔鳞状细胞癌的表观基因组改变，特别是异常甲基化模式的识别与比较分析；也可用于肿瘤与非肿瘤配对样本之间的甲基化差异研究。由于主题标签为 Transcriptomics，该数据可在转录组学相关分析背景下被检索与使用。关于具体的下游分析类型与已验证的应用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明，包括数据下载方式、预处理流程、归一化方法、分析工具与参数设置等。使用者需依据来源站 omicsdi.org 的相应条目获取进一步信息。
【质量与限制】
该数据集基于 40 名具有饮酒、嚼槟榔与吸烟行为的男性 OSCC 患者的肿瘤与非肿瘤配对样本，样本特征较为集中，可能限制其在其他人群或暴露模式下的外推性。源站描述未提供数据质量评估指标、批次效应信息、缺失值情况或验证结果，相关质量控制信息源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。使用者在引用或再利用该数据前，应查阅来源站 omicsdi.org 对应条目以确认引用要求与使用许可。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-38532
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
根据流行病学研究，台湾绝大多数（约80%~90%）的男性口腔鳞状细胞癌（OSCC）患者有饮酒（A）、嚼槟榔（B）和吸烟（C）的习惯。为评估这些饮食因素对表观基因组的影响，我们在暴露于A、B、C因素的口腔癌队列中开展了高通量筛选调查。结果表明，异常甲基化模式在具有ABC危险因素的OSCC患者中普遍存在。基因组DNA采集自肿瘤与非肿瘤配对样本。这些活检样本来自40名经常饮酒、嚼槟榔和吸烟的男性OSCC患者。
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。
