个体内卵巢浆液性腺癌基因组异质性[Agilent]
使用Agilent平台研究卵巢浆液性腺癌个体内基因组异质性的数据集。
![Intra-individual genomic heterogeneity of ovarian serous adenocarcinoma [Agilent]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/58835.jpg)
基本信息
资源简介
个体内卵巢浆液性腺癌基因组异质性[Agilent]
【一句话概览】
本数据集是 BioStudies 公开的组学数据集，主题涵盖 Homo sapiens，可用于生物标志物发现与分子分型研究。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Intra-individual genomic heterogeneity of ovarian serous adenocarcinoma [Agilent]》。
【数据内容】
源站原始描述：Intra-individual tumoral heterogeneity (ITH) is a hallmark of solid tumors and impedes accurate genomic diagnosis and selection of proper therapy. The purpose of this study was to identify ITH of ovarian serous adenocarcinomas (OSAs) and to determine the utility of ascitic cancer cells as a resource for mutation profiling in spite of ITH. We performed whole-exome sequencing, copy number profiling, and DNA methylation profiling of four OSA genomes using multiregional biopsies from 13 intraovarian…
【主题与分类】
主题标签：Homo sapiens。
【适用方向】
组学数据适用于生物标志物发现与分子分型相关建模研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.ebi.ac.uk/biostudies/ArrayExpress/studies/E-GEOD-85295
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.ebi.ac.uk/biostudies/ArrayExpress/studies/E-GEOD-85295
标准获取流程：
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- 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:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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