泰国Siriraj队列结直肠癌转录组学（NanoString）
该数据集为泰国Siriraj队列的结直肠癌转录组学数据，采用NanoString技术平台，来源于omicsdi.org，主题标签为Genomics
基本信息
资源简介
泰国Siriraj队列结直肠癌转录组学（NanoString）
该数据集为泰国Siriraj队列的结直肠癌转录组学数据，采用NanoString技术平台，来源于omicsdi.org，主题标签为Genomics。数据集英文名称为Transcriptomics of colorectal cancer in Siriraj cohort, Thailand (NanoString)，在本站归入肿瘤/其他分类。从名称与来源信息看，该数据集聚焦于结直肠癌这一常见恶性肿瘤的转录组层面研究，并以泰国Siriraj队列作为样本来源背景，使用NanoString技术开展基因表达相关的检测与分析。其主题标签Genomics表明数据属于基因组学范畴，可为结直肠癌的分子特征研究提供转录组学层面的数据支撑。以下依据可获得的信息对该数据集作进一步介绍。
【数据集背景】
该数据集围绕结直肠癌的转录组学研究展开，样本背景为泰国Siriraj队列。结直肠癌是全球范围内常见的消化道恶性肿瘤，其发生发展涉及多基因、多通路的表达改变，转录组学检测是刻画肿瘤分子特征的重要手段。该数据集以NanoString技术平台获取转录组学数据，主题标签为Genomics，说明其定位在基因组学与肿瘤分子研究交叉的领域。数据来源于omicsdi.org，该来源站提供数据集的检索与描述信息。关于该队列的具体建立时间、样本纳入标准、研究机构背景等更详细的背景信息，源站未提供。
【数据内容】
该数据集的内容为结直肠癌转录组学数据，采用NanoString技术平台产生。主题标签为Genomics，表明数据属于基因组学范畴。数据集英文名称中标注了“Transcriptomics”与“NanoString”，指向转录组水平的基因表达信息。关于数据的具体样本数量、检测基因 panel 的组成、表达矩阵的规模、是否包含临床注释信息、数据文件格式与组织方式等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的采集对象为泰国Siriraj队列的结直肠癌相关样本，采集所依托的技术平台为NanoString。数据来源站为omicsdi.org，本站分类归入肿瘤/其他。关于样本采集的具体流程、伦理审批信息、测序或检测的具体操作步骤、质控标准以及数据从原始产出到入库的处理过程，源站未提供。
【适用场景】
基于其结直肠癌转录组学与NanoString平台的属性，该数据集可用于结直肠癌基因表达特征的分析与比较研究，也可作为基因组学主题下转录组数据的参考资源。由于主题标签为Genomics，其潜在用途涵盖肿瘤分子分型、差异表达分析等转录组学研究的常见方向。关于该数据集在具体研究中的已验证应用案例或推荐分析流程，源站未提供。
【使用方法】
该数据集来源于omicsdi.org，使用者可通过该来源站获取数据集的相关描述与访问入口。关于数据的下载方式、文件格式说明、预处理步骤、分析工具推荐以及使用时的注意事项，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集采用NanoString技术平台，样本背景为泰国Siriraj队列。关于数据的质量控制指标、缺失值情况、批次效应评估、样本量大小带来的统计效力限制，以及数据在人群代表性方面的具体说明，源站未提供。
【引用与许可】
关于该数据集的引用方式、文献出处、许可协议与使用条款，源站未提供。
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/project/PRJNA908864
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
Transcriptomics of colorectal cancer in Siriraj cohort, Thailand (NanoString)
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。
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