黑色素瘤脑转移基因组特征预测：基于MSK-MET队列的见解
该数据集来自Mendeley Data，由King, Amber发布，主题为黑色素瘤脑转移的基因组特征预测，基于MSK-MET队列
基本信息
资源简介
黑色素瘤脑转移基因组特征预测：基于MSK-MET队列的见解
该数据集英文名为“A Genomic Signature Predictive of Brain Metastases in Melanoma: Insights from the MSK-MET Cohort”，由作者King, Amber发布，来源机构为Mendeley Data，发布时间为2025年，来源站为doi.org。数据集围绕黑色素瘤脑转移的基因组特征预测展开，基于MSK-MET队列，主题标签涵盖基因组学（Genomics）、脑转移（Brain Metastasis）、黑色素瘤（Melanoma）与筛查（Screening）。从主题构成看，该数据集面向肿瘤学与皮肤癌研究领域，聚焦于从基因组层面识别与黑色素瘤脑转移相关的预测性特征，为相关研究提供数据支撑。以下依据可获得的信息对该数据集作分段介绍。
【数据集背景】
黑色素瘤是皮肤癌中侵袭性较强的类型，脑转移是其疾病进展中的重要临床问题。该数据集以“黑色素瘤脑转移的基因组特征预测”为核心主题，依托MSK-MET队列开展相关工作，旨在从基因组信息中寻找能够预测脑转移发生的特征。数据集的主题标签包括基因组学、脑转移、黑色素瘤与筛查，反映出其研究定位横跨基因组数据分析与临床筛查应用两个方向。数据集由King, Amber作为作者发布，发布机构为Mendeley Data，发布年份为2025年，来源站为doi.org。关于该数据集所依托研究的具体背景、立项动因及科学问题的详细阐述，源站未提供。
【数据内容】
依据现有信息，该数据集的主题为黑色素瘤脑转移的基因组特征预测，其内容围绕基因组特征与脑转移预测之间的关系展开，并涉及筛查相关主题。数据集英文名称中“A Genomic Signature Predictive of Brain Metastases in Melanoma”表明其关注的是可用于预测黑色素瘤脑转移的基因组特征组合，而“Insights from the MSK-MET Cohort”表明相关工作基于MSK-MET队列。数据集的分类归属为肿瘤 / 皮肤癌。关于数据集的具体文件构成、样本数量、变量字段、基因组特征列表、数据格式与规模等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于Mendeley Data，来源站为doi.org，作者为King, Amber，发布时间为2025年。数据集名称表明其数据基础为MSK-MET队列。关于样本采集的具体流程、队列纳入与排除标准、测序平台、数据处理步骤及质量控制方法等信息，源站未提供。
【适用场景】
结合数据集的主题标签与名称，该数据集可适用于黑色素瘤脑转移相关的基因组特征研究与筛查探索等场景，例如围绕基因组预测特征开展的分析工作。数据集分类为肿瘤 / 皮肤癌，亦可服务于肿瘤学与皮肤癌领域的数据驱动研究。关于该数据集具体的适用分析类型、推荐应用方向及已验证的使用案例，源站未提供。
【使用方法】
关于该数据集的获取方式、访问地址、文件组织结构、数据读取与处理方法、配套说明文档及分析流程等信息，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集由Mendeley Data发布，作者为King, Amber，发布年份为2025年。关于数据的完整性、准确性、样本代表性、批次效应、缺失情况及其他质量评估信息，源站未提供；关于数据集在使用中应注意的限制条件，源站亦未提供。
【引用与许可】
该数据集的作者为King, Amber，发布机构为Mendeley Data，来源站为doi.org，发布年份为2025年。关于该数据集的具体引用格式、许可协议类型及使用条款等信息，源站未提供。
下载信息
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暂未开放公开下载
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.17632/3wmmp9xvnp.1
标准获取流程：
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- 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 15.2 KB。
数据说明
A Genomic Signature Predictive of Brain Metastases in Melanoma: Insights from the MSK-MET Cohort
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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