2016-2018年医科院肿瘤医院与放射敏感性相关的直肠癌患者miRNA表达谱数据
包含2016-2018年直肠癌患者癌组织miRNA芯片表达谱数据，用于筛选与放疗敏感性相关的miRNA分子并验证其预测价值。
基本信息
模态
基因组
大小
0.000002 GB
创建/更新时间
2026-10-17
版本
V1.0
资源简介
该数据集包含2016-2018年来自中国医学科学院肿瘤医院的直肠癌患者癌组织的miRNA芯片表达谱数据，以及后续的qRT-PCR验证数据。通过分析发现多个与放疗敏感性相关的miRNA分子（如miR-92b、miR-141b、miR-345），可用于预测放疗后肿瘤退变分级和3年无局部复发生存。
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。
暂未开放有偿下载
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://www.ncmi.cn/phda/dataDetails.do?id=CSTR:A0006.11.A0023.202009.325.V1.0
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:
数据集大小约 2.0 KB。
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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