卵巢癌细胞状态的多维表征

基于机器学习框架,对3099个卵巢癌样本和80,044个细胞进行免疫表型分析,揭示免疫亚型和治疗靶点。

Figshare
2024-03-12 更新
浏览 17
表格ovarian cancer cellular states
Multi-dimensional characterization of cellular states in ovarian cancer reveals clinically relevant immunological subtypes and therapeutic vulnerabilities

基本信息

模态
表格
大小
0.011006819 GB
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2024-03-12
版本
v1

资源简介

卵巢癌细胞状态的多维表征

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Multi-dimensional characterization of cellular states in ovarian cancer reveals clinically relevant immunological subtypes and therapeutic vulnerabilities》。源站首次发布:2024-03-12。

【数据内容】

源站原始描述:we depicted and characterized an immunophenotypic landscape of 3,099 OV samples and 80,044 cells based on a machine learning framework

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 11.01 MB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.25387909.v1。

【主题与分类】

源站学科分类:Bioinformatics and computational biology not elsewhere classified。主题标签:ovarian cancer cellular states,。

【适用方向】

结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。

【获取与许可】

源站页面:https://figshare.com/articles/dataset/_b_Multi-dimensional_characterization_of_cellular_states_in_ovarian_cancer_reveals_clinically_relevant_immunological_subtypes_and_therapeutic_vulnerabilities_b_/25387909

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:zhang, zhangcan (2024). Multi-dimensional characterization of cellular states in ovarian cancer reveals clinically relevant immunological subtypes and therapeutic vulnerabilities. figshare. Dataset

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使用方式

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命令行下载

curl -L -o "The data for figures.xlsx" "https://ndownloader.figshare.com/files/44983102"

文件清单

  • The data for figures.xlsx(11.01 MB)

文件总体积 11.01 MB(源站 API 实测)。

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。

数据说明

we depicted and characterized an immunophenotypic landscape of 3,099 OV samples and 80,044 cells based on a machine learning framework

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.25387909.v1(source: https://figshare.com/articles/dataset/_b_Multi-dimensional_characterization_of_cellular_states_in_ovarian_cancer_reveals_clinically_relevant_immunological_subtypes_and_therapeutic_vulnerabilities_b_/25387909)。

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