GEP-NET患者血浆全miRNome的NGS图谱数据集
该数据集来自omicsdi.org，收录了24例高分化、晚期、转移且不可手术的G1、G2和G3级GEP-NET患者血浆样本的全miRNome NGS图谱数据，测序在NexSeq平台上完成
基本信息
资源简介
GEP-NET患者血浆全miRNome的NGS图谱数据集
该数据集来自 omicsdi.org，聚焦肿瘤领域中的神经内分泌肿瘤，收录了24例高分化、晚期、转移且不可手术的G1、G2和G3级GEP-NET患者血浆样本的全miRNome NGS图谱数据，测序在NexSeq平台上完成。数据集主题标签为Genomics，整体围绕血浆微小RNA组的下一代测序分析展开，旨在为胃肠胰神经内分泌肿瘤相关研究提供分子层面的数据资源。其样本来源明确、分期与分级信息清晰，适合用于探索循环miRNA在晚期GEP-NET中的表达特征及相关基因组学研究。
【数据集背景】
该数据集所属领域为肿瘤学，具体分类为神经内分泌肿瘤。神经内分泌肿瘤是一类起源于神经内分泌细胞的异质性肿瘤，可发生于多个器官系统，其中胃肠胰神经内分泌肿瘤（GEP-NET）是较常见的一类。根据源站描述，本数据集关注的是高分化、晚期、转移且不可手术的GEP-NET患者，涵盖G1、G2和G3三个级别。这一背景表明，数据集所涉及的样本来自临床分期较晚、不适合手术干预的患者群体，具有明确的疾病进展阶段特征。主题标签为Genomics，说明该数据集的核心内容属于基因组学范畴，围绕核酸层面的分子图谱展开。
【数据内容】
数据集的核心内容是对24例GEP-NET患者血浆样本进行全miRNome的NGS图谱分析。所谓全miRNome，指对样本中微小RNA（miRNA）整体组成进行测序层面的覆盖与检测。样本数量为24例，均来自高分化、晚期、转移且不可手术的G1、G2和G3级GEP-NET患者。数据以NGS图谱形式呈现，测序平台为NexSeq。除上述信息外，源站未提供关于具体miRNA种类、表达丰度、差异分析结果、原始数据文件格式或数据体量的进一步说明。
【采集与来源】
该数据集的来源站为omicsdi.org。样本类型为血浆，即从患者外周血中分离获得的血浆成分。纳入样本的患者均为高分化、晚期、转移且不可手术的GEP-NET病例，级别覆盖G1、G2和G3。测序在NexSeq平台上完成。关于样本采集的具体时间、地点、机构、伦理审批信息、患者人口学特征、治疗史或随访信息，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于与GEP-NET相关的循环miRNA研究，尤其是针对高分化、晚期、转移且不可手术患者群体的全miRNome分析。潜在应用方向包括：探索G1、G2和G3不同级别GEP-NET患者血浆miRNA图谱的特征；作为神经内分泌肿瘤基因组学研究的参考数据；支持miRNA生物标志物发现或验证的早期探索性分析；以及与其他GEP-NET分子数据集进行整合分析的场景。由于主题标签为Genomics，该数据集也可用于基因组学方法学或平台相关的研究。具体适用场景需结合源站未提供的完整实验设计与临床信息进一步判断。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据下载方式、文件组织格式、预处理流程、分析工具推荐或访问权限说明。使用者如需利用该数据集，应参考来源站omicsdi.org上可能提供的相关说明。关于数据是否公开、是否需要申请访问、是否附带原始测序读段或处理后表达矩阵，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集样本量为24例，覆盖G1、G2和G3三个级别的高分化、晚期、转移且不可手术GEP-NET患者，测序平台为NexSeq。现有信息未提供质量控制指标、测序深度、覆盖度、重复性验证、批次效应说明或数据完整性评估。由于样本量有限且来源集中于特定临床阶段，结果外推至早期、可手术或其他级别GEP-NET患者时需谨慎。此外，源站未提供临床注释、治疗信息或随访数据，可能限制对miRNA表达与临床结局关联的深入分析。其他质量与限制信息源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式、许可协议、使用条款或版权说明。使用者应直接访问omicsdi.org查询相关引用与许可信息。
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/ega/EGAD00001010840
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
对来自24份样本的血浆进行了全miRNome的NGS分析，这些样本取自高分化、晚期、转移且无法手术的G1、G2和G3级GEP-NET患者。测序在NexSeq平台上进行。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
