TCGA泛癌吸引子

根 TCGA 泛癌吸引子我们在 TCGA 泛癌数据集上应用了吸引子发现算法。每个吸引子中排名靠前的基因 / 甲基化位点 / miRNA / 蛋白质均已列出

synapse

基因组分类多组学基因表达甲基化miRNA蛋白质组肿瘤分型癌症研究模式识别

基本信息

模态

基因组

任务类型

分类

创建/更新时间

2026-10-01

资源简介

TCGA泛癌吸引子

根 TCGA 泛癌吸引子我们在 TCGA 泛癌数据集上应用了吸引子发现算法。每个吸引子中排名靠前的基因 / 甲基化位点 / miRNA / 蛋白质均已列出

【数据内容】

【主题与分类】

主题标签：多组学、基因表达、甲基化、miRNA、蛋白质组、肿瘤分型、癌症研究、模式识别。本站分类：肿瘤。

【获取与许可】

源站页面：https://synapse.org/Synapse:syn1714112

原始链接

https://synapse.org/Synapse:syn1714112

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- 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

根 # TCGA 泛癌吸引子

我们在 TCGA 泛癌数据集上应用了吸引子发现算法。每个吸引子中排名靠前的基因 / 甲基化位点 / miRNA / 蛋白质均已列出。我们还在 ScatterPlots 文件夹中，为每种癌症类型中泛癌基因吸引子的前 3 个基因创建了散点图。有关吸引子发现算法的更多信息，请参阅 PLoS Computational Biology 论文。

按癌症类型按数据平台泛癌吸引子的散点图

使用来自 TCGA pancan12 数据集的排名靠前特征绘制的散点图

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