UROSCANSEQ 膀胱癌 RNA 测序数据 队列 1（n=662）

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.20069631

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数据集大小约 1.21 GB。

数据说明

基于Lund分型系统的尿路上皮癌非分期依赖性实时亚型分类及全面活检图谱分析。《现代病理学》（10.1016/j.modpat.2026.100997）

来自UROSCANSEQ前瞻性转化研究（ISRCTN15459149）队列1（n=662）的RNA测序及临床病理元数据，该研究旨在瑞典患者群体中探索基于RNA-seq的尿路上皮癌分子诊断。

已存放文件

UROSCANSEQ_Cohort_1_Metadata_v2.xlsx — 包含临床病理变量的队列元数据。更新：v2版现已包含所有449例TaT1 G1-G3肿瘤的RFS数据。

RNA测序数据（.RData） — 使用高置信度转录本将基因表达汇总至蛋白编码基因水平。过滤后的TPM格式，分别以Ensembl ID（n=17,857）或HGNC基因符号（n=17,835）注释，覆盖全部662例测序的尿路上皮癌活检样本。批次校正后的geTMM格式，适用于533例高质量样本，分别以Ensembl ID（n=17,687）或HGNC基因符号（n=17,665）注释。

未过滤的基因水平表达数据（.tsv） — 由nf-core/rnaseq STAR/Salmon流程（v3.14）生成的TPM值、原始计数及基因长度。

所有单样本分类和变量评分均基于经过滤的TPM/Ensembl ID数据集计算得出。重要说明：原始数据和TPM数据在两个测序机构（CMD和CTG，如元数据中所示）之间存在明显的批次效应，下游分析中应予以校正。样本质量由UC_index_Low_Quality / UC_index_High_Quality标签指示，该标签基于QC变量的综合评估得出。联系人：Pontus Eriksson（pontus.eriksson@med.lu.se）、Fredrik Liedberg（fredrik.liedberg@med.lu.se）。本工作由瑞典癌症协会（CAN 2023/2807）、瑞典癌症协会（项目编号22 1973 Pj 01 H）、瑞典研究理事会（2021-00859）、隆德医学院（ALF）、Bertha Kamprad夫人癌症基金会（FBKS-2023-3-504，FBKS-

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。