GSE172098:染色体空间区室化改变分类前列腺癌进展 [芯片]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE172098,聚焦前列腺癌进展过程中染色体空间区室化的改变。源站描述指出,San Martin 等人通过对模拟癌症进展的细胞队列进行染色体构象捕获的系统分析,发现前列腺癌中 3D 基因组结构的重排是疾病加重的潜在机制,且全基因组区室身份可依据进展对癌症进
![GSE172098: Alterations in chromosome spatial compartmentalization classify prostate cancer progression [array]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/166887.jpg)
基本信息
资源简介
GSE172098:染色体空间区室化改变分类前列腺癌进展 [芯片]
Alterations in chromosome spatial compartmentalization classify prostate cancer progression [array]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE172098,聚焦前列腺癌进展过程中染色体空间区室化的改变。源站描述指出,San Martin 等人通过对模拟癌症进展的细胞队列进行染色体构象捕获的系统分析,发现前列腺癌中 3D 基因组结构的重排是疾病加重的潜在机制,且全基因组区室身份可依据进展对癌症进行分类。数据集包含 1 个文件,样例为 GSE172098_series_matrix.txt.gz,主题标签涉及表达谱芯片、GPL23159 和 9606。该数据可用于研究前列腺癌进展相关的基因组空间组织变化及分类模型构建(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Apr 14 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):通过对模拟癌症进展的细胞队列进行染色体构象捕获的系统分析,San Martin 等人发现前列腺癌中 3D 基因组结构的重排是疾病加重的潜在机制,并且全基因组区室身份可以根据进展对癌症进行分类。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签:Expression profiling by array、GPL23159、9606。本站分类:肿瘤/前列腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE172098
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 21 202,引用时请注意版本时效。
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
通过对一组模拟癌症进展的细胞进行染色体构象捕获的系统分析,San Martin等人发现前列腺癌中三维基因组结构的重排是疾病加重的潜在机制,并且全基因组区室身份可根据进展对癌症进行分类。
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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