基本信息

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基因组

任务类型

分类

创建/更新时间

2026-10-24

资源简介

Dana-Farber Cancer Institute早发性结直肠癌队列转录谱

该数据集为Dana-Farber Cancer Institute早发性结直肠癌队列的转录谱数据，英文名称为Transcriptional profiling of Dana-Farber Cancer Institute early-onset colorectal cancer cohort，来源于omicsdi.org，主题标签为Genomics，在本站归类为肿瘤/其他。该数据集围绕早发性结直肠癌这一特定队列的转录水平特征展开，属于基因组学范畴的肿瘤研究数据资源，可为相关研究人员了解该队列的基因表达信息提供数据基础。

【数据集背景】

该数据集聚焦于Dana-Farber Cancer Institute的早发性结直肠癌队列。早发性结直肠癌通常指发病年龄相对较轻的结直肠癌患者群体，针对该群体的转录谱研究有助于从基因表达层面刻画其肿瘤特征。数据集以转录谱分析为核心内容，主题标签为Genomics，本站将其归类为肿瘤/其他，说明其定位属于肿瘤研究领域中的其他细分方向。源站描述与数据集英文名称一致，均指向该队列的转录谱分析工作。

【数据内容】

该数据集的内容为Dana-Farber Cancer Institute早发性结直肠癌队列的转录谱数据，即围绕该队列样本的转录水平测量结果。主题标签为Genomics，表明数据属于基因组学范畴。关于具体的样本数量、检测平台、基因数量、表达矩阵格式、是否包含临床注释等细节，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于omicsdi.org。源站描述为“Transcriptional profiling of Dana-Farber Cancer Institute early-onset colorectal cancer cohort”，与数据集英文名称相同。关于样本采集的具体时间、地点、纳入排除标准、伦理审批信息以及数据处理流程等，源站未提供。

【适用场景】

基于其转录谱数据的属性与肿瘤/其他的分类，该数据集可适用于早发性结直肠癌相关的基因表达层面研究，例如作为该队列转录特征的参考数据，或用于与其他结直肠癌队列的转录谱进行比较分析等通用研究用途。关于该数据集已验证的具体应用方向或已发表的研究结论，源站未提供。

【使用方法】

该数据集通过omicsdi.org获取。关于数据的具体下载方式、文件格式、数据组织方式、配套分析工具或使用说明，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集为特定机构（Dana-Farber Cancer Institute）单一队列的转录谱数据，其覆盖范围限于该队列。关于数据质量评估指标、缺失情况、批次效应处理、样本代表性等具体信息，源站未提供。

【引用与许可】

关于该数据集的引用方式、许可协议、使用限制及版权信息，源站未提供。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/project/PRJNA1484148

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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/project/PRJNA1484148

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。

数据说明

Transcriptional profiling of Dana-Farber Cancer Institute early-onset colorectal cancer cohort

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