FFPE-大块解剖HGSOC组织及实体与腹水来源HGSOC二维培养物的RNA-seq
该数据集来自ebi.ac.uk，包含FFPE-大块解剖的高级别浆液性卵巢癌（HGSOC）组织，以及实体和腹水来源的HGSOC二维培养物的RNA-seq数据，主题标签为RNA-seq of coding RNA与Homo sapiens
基本信息
资源简介
FFPE-大块解剖HGSOC组织及实体与腹水来源HGSOC二维培养物的RNA-seq
该数据集为来源于ebi.ac.uk的RNA-seq数据资源，英文名称为“RNA-seq of FFPE-macrodissected HGSOC tissues and solid and ascites-derived HGSOC 2D cultures”，在站内归类于肿瘤／卵巢癌方向。其内容围绕高级别浆液性卵巢癌（HGSOC）展开，涵盖FFPE-大块解剖的HGSOC组织，以及实体来源和腹水来源的HGSOC二维培养物的RNA-seq数据。主题标签为RNA-seq of coding RNA与Homo sapiens，表明数据针对人类编码RNA的转录组测序。源站描述指出，该数据集用于基于组织来源对HGSOC回顾性队列进行分层。整体而言，该数据集将组织样本与体外二维培养模型并列，为研究HGSOC在不同来源材料中的转录组特征提供了数据基础。
【数据集背景】
高级别浆液性卵巢癌（HGSOC）是卵巢癌中的重要类型，其组织来源与疾病分层是相关研究关注的问题。该数据集以HGSOC为对象，源站描述明确其用途为“基于组织来源对HGSOC回顾性队列进行分层”。数据集同时纳入FFPE-大块解剖的HGSOC组织以及实体和腹水来源的HGSOC二维培养物，体现了将临床组织材料与体外培养模型结合的设计思路。站内分类为肿瘤／卵巢癌，主题标签为RNA-seq of coding RNA与Homo sapiens，说明其面向人类编码RNA转录组测序，服务于卵巢癌方向的分子特征研究。
【数据内容】
数据集包含的RNA-seq数据对应两类材料：一是FFPE-大块解剖的HGSOC组织，二是实体来源与腹水来源的HGSOC二维培养物。数据主题为编码RNA的RNA-seq，物种为Homo sapiens。关于样本数量、测序平台、读长、数据量、文件格式等具体参数，源站未提供。数据集英文名称中“FFPE-macrodissected”提示组织样本经过FFPE处理并采用大块解剖方式获取，但相关操作细节源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源站为ebi.ac.uk。样本材料包括HGSOC组织及实体、腹水来源的二维培养物。源站描述提及“回顾性队列”，表明样本与队列研究相关。关于样本采集地点、时间跨度、伦理审批信息、患者纳入排除标准等，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集可用于围绕HGSOC组织来源分层的转录组研究，比较FFPE-大块解剖组织与实体、腹水来源二维培养物的编码RNA表达特征，也可为卵巢癌分子分型与体外模型相关性研究提供数据支持。具体分析用途需结合源站说明与数据实际情况确定，源站未提供更详细的适用场景描述。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明，包括数据下载方式、文件组织、预处理流程与分析建议等。使用者应参考ebi.ac.uk源站的相关记录获取进一步信息。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、批次效应、样本代表性、FFPE样本RNA质量等方面的具体说明。数据集基于回顾性队列，相关限制信息源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用方式与许可条款信息。使用该数据集时应遵循ebi.ac.uk源站的相关规定。
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://ebi.ac.uk/biostudies/studies/E-MTAB-9605
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
Carlo Emanuele Villa; Pietro Lo Riso (2020). RNA-seq of FFPE-macrodissected HGSOC tissues and solid and ascites-derived HGSOC 2D cultures [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/biostudies/studies/E-MTAB-9605
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
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