前列腺癌循环DNA甲基化组分析数据集

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-36195

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

前列腺癌患者（T2-3N0Mx）、良性前列腺增生患者及对照个体血浆样本中循环DNA（cirDNA）的DNA修饰谱分析 表观遗传差异是包括癌症在内的许多疾病的常见特征，甚至已在体液中检测到与疾病相关的改变。对循环DNA（cirDNA）进行DNA修饰研究，可能有助于开发特异性的非侵入性生物标志物。三组实验：前列腺癌组（n=19）、良性前列腺增生组（n=20）、无任何已知前列腺疾病的对照组（n=20）。分离cirDNA，并利用对DNA修饰敏感的限制性内切酶消化和接头介导的PCR富集基因组中的修饰片段。富集片段用Cy3标记。从与本项目无关的20名个体的白细胞（WBC）中提取DNA样本，混合后作为参照（Cy5标记）。

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。