营养不良型大疱性表皮松解症皮肤鳞状细胞癌中SOX2作为潜在诊断生物标志物和抗癌靶点的病例系列研究数据集
该数据集来自营养不良型大疱性表皮松解症（EB）相关皮肤鳞状细胞癌（cSCC）的病例系列研究，包含EB-cSCC（n=9）、非EB的UV诱导cSCC（n=10）及EB患者假上皮瘤样增生（EB-PEHs，n=7）三组FFPE组织的mRNA表达分析与免疫组化结果，以及EB-cSCC与UV诱导cSCC差异基
基本信息
资源简介
营养不良型大疱性表皮松解症皮肤鳞状细胞癌中SOX2作为潜在诊断生物标志物和抗癌靶点的病例系列研究数据集
SOX2 is a Potential Diagnostic Biomarker and Anticancer Target in Cutaneous Squamous Cell Carcinoma in Dystrophic Epidermolysis Bullosa: A Case Series Study
该数据集来自营养不良型大疱性表皮松解症（EB）相关皮肤鳞状细胞癌（cSCC）的病例系列研究，包含EB-cSCC（n=9）、非EB的UV诱导cSCC（n=10）及EB患者假上皮瘤样增生（EB-PEHs，n=7）三组FFPE组织的mRNA表达分析与免疫组化结果，以及EB-cSCC与UV诱导cSCC差异基因表达分析结果和SOX2免疫组化病理切片图像（.ndpi文件）。数据可用于SOX2作为诊断标志物与抗癌靶点的探索性分析（来源 DOI 解析）。
【数据集背景】
源站首次发布：2025。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含用于发表文章《SOX2 is a Potential Diagnostic Biomarker and Anticancer Target in Cutaneous Squamous Cell Carcinoma in Dystrophic Epidermolysis Bullosa: A Case Series Study》的数据。针对该文章，已对以下组的福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）组织样本进行了mRNA表达分析和免疫组化：(1) 大疱性表皮松解症患者的皮肤鳞状细胞癌（EB-cSCC；n=9）；(2) 无EB患者的UV诱导cSCC（UV-induced cSCC；n=10）；(3) EB患者的假上皮瘤样增生（EB-PEHs；n=7）。具体而言，该数据集包含EB-cSCC vs. UV诱导cSCC（基线）的差异基因表达分析结果[Folder 1]以及上述三组SOX2免疫组化表达的病理切片标本图像（.ndpi文件）。
【主题与分类】
主题标签：Medicine, Health and Life Sciences、Differential expression analysis、Immunohistochemical expression。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://dataverse.nl/citation?persistentId=doi:10.34894/HWOSWP
下载信息
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源站：https://doi.org/10.34894/hwoswp
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- 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
该数据集包含用于发表文章《SOX2是营养不良性大疱性表皮松解症中皮肤鳞状细胞癌的潜在诊断生物标志物和抗癌靶点：一项病例系列研究》所使用的数据。针对该文章，对以下各组福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）组织样本进行了mRNA表达分析和免疫组织化学检测：（1）大疱性表皮松解症患者的皮肤鳞状细胞癌（EB-cSCC；n=9）；（2）无EB患者的紫外线诱导性cSCC（UV-induced cSCC；n=10）；（3）EB患者的假上皮瘤样增生（EB-PEHs；n=7）。具体而言，该数据集包含EB-cSCC与UV-induced cSCC（基线）差异基因表达分析的结果[文件夹1]，以及上述三组SOX2免疫组织化学表达的病理切片标本图像（.ndpi文件）[文件夹2.1；2.2；2.3]。
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。
