多肉瘤样本测序数据用于个性化医学和内型识别
该数据集包含多个肉瘤患者样本的测序数据，用于个性化医学和内型识别，以指导治疗和患者分层。
基本信息
资源简介
多肉瘤样本测序数据用于个性化医学和内型识别
【数据内容】
源站原始描述：Sequencing data derived from multiple patient samples was used to guide multiple patient-specific experiments and identify potential therapeutic options. These diseases are rare and high-risk (undifferentiated pleomorphic sarcoma, rhabdomyosarcoma) and thus have few available validated clinical options. This leaves the population of patients with few options if, and when, standard therapy fails to cure or control disease. An aspect of the personalize therapy design included the identification of…
【适用方向】
组学数据适用于生物标志物发现与分子分型相关建模研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001003981
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001003981
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- 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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