整合临床病理、突变、mRNA、microRNA与蛋白信息判定转移性黑色素瘤预后
该数据集来自 omicsdi.org，聚焦转移性黑色素瘤的预后判定，整合了同一批 AJCC III 期黑色素瘤患者肿瘤标本的基因、蛋白、microRNA 表达以及临床、病理和突变信息
基本信息
资源简介
整合临床病理、突变、mRNA、microRNA与蛋白信息判定转移性黑色素瘤预后
该数据集聚焦于转移性黑色素瘤的预后判定问题，旨在通过整合多类型分子与临床信息，识别和验证能够指导治疗决策的准确预后生物标志物。数据集来源于 omicsdi.org，归类于肿瘤 / 皮肤癌方向，主题标签为转录组学。其核心思路是：在同一批 AJCC III 期黑色素瘤患者的肿瘤标本中，同时获取基因表达、蛋白质表达、microRNA 表达以及临床、病理和突变信息，并评估这些不同来源的数据对预后判断的相对价值。源站描述指出，以往基于组学技术的研究多集中于单一高通量数据类型，如基因或 microRNA 转录本，偶尔才与有限的临床病理数据联合评估；随着多类型数据可获得性的提高，亟需厘清哪些数据来源包含最有价值的预后信息。该数据集正是为回应这一问题而构建。
【数据集背景】
在转移性黑色素瘤患者中，识别并验证准确的预后生物标志物有助于合理的治疗规划。既往基于组学技术的研究通常聚焦于单一高通量数据类型，例如基因转录本或 microRNA 转录本，有时这些特征仅与有限的临床病理数据一同评估。随着多种数据类型可获得性的增加，研究者面临一个迫切需求：区分这些数据来源中哪些包含最有价值的预后信息。该数据集即在这一背景下产生，试图通过整合同一批肿瘤标本的多层次信息，确定它们对预后的相对影响。
【数据内容】
该数据集整合了来自同一批 AJCC III 期黑色素瘤患者肿瘤标本的多种数据类型，具体包括：基因表达信息、蛋白质表达信息、microRNA 表达信息，以及临床信息、病理信息和突变信息。这些数据共同用于评估和整合，以判断不同来源对预后判定的相对贡献。主题标签为转录组学，表明基因或转录本层面的数据在其中占有重要位置。源站描述未提供各数据类型的具体样本量、特征数量或分子条目数。
【采集与来源】
数据集来源于 omicsdi.org。其数据取自 AJCC III 期黑色素瘤患者的肿瘤标本，且强调多种数据类型衍生自同一批肿瘤标本，以保证不同层次信息之间的可比性。源站描述未提供具体的采集机构、采集时间、地理范围或标本处理流程。
【适用场景】
该数据集适用于转移性黑色素瘤预后相关的研究场景，尤其是需要比较或整合临床、病理、突变、基因表达、microRNA 表达和蛋白质表达等多层次信息以评估预后价值的研究。它可用于探索哪些数据类型对预后判断贡献更大，也可用于构建或验证基于多类型数据的预后分类框架。源站描述提到使用了基于预验证和 bootstrap 多变量分析的分类框架，但未提供该框架的完整细节与具体性能指标。
【使用方法】
源站描述提及采用基于预验证和 bootstrap 多变量分析的分类框架来评估不同数据类型的相对预后影响。除这一方法学线索外，源站未提供具体的数据访问方式、文件格式、预处理步骤、代码或分析流程。
【质量与限制】
源站描述未提供关于数据质量、缺失情况、批次效应、样本代表性或验证队列的具体信息。已知的限制性背景是：既往研究多局限于单一高通量数据类型或仅联合有限临床病理数据，而该数据集试图通过多类型整合来弥补这一不足。源站未提供其他质量评估或使用限制说明。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式、许可协议或使用条款信息。
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。
免登录有偿下载
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://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-54467
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:
数据说明
在转移性黑色素瘤患者中，准确预后生物标志物的识别与验证将有助于合理的治疗规划。基于“组学”技术的研究多聚焦于单一高通量数据类型，如基因或microRNA转录本。偶尔，这些特征会结合有限的临床病理数据进行评估。随着多种数据类型日益可获取，迫切需要对哪些数据来源包含最有价值的预后信息进行细致区分。我们评估并整合了来自AJCC III期黑色素瘤患者同一肿瘤标本的多种数据类型——基因、蛋白质和microRNA表达，以及临床、病理和突变信息——以确定它们对预后的相对影响。我们采用基于预验证和自助法多重插补分类的分类框架，比较了各数据来源单独及整合时的预后能力。我们发现，临床病理信息的预后效用并未被各种“组学”平台所超越。
相反，临床病理变量与mRNA表达数据的组合表现最佳。此外，基于患者的分类分析显示，各种数据类型的预后准确性在不同患者间并不相同，这为黑色素瘤患者个体化治疗的持续发展提供了有益的见解。特别说明：在本研究中，所有患者的生存数据均从MIA研究数据库中重新提取并更新至最新，与之前的数据集（GSE53118：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE53118）相比，发现有四名患者的生存分类存在差异。尽管表达信息未发生变化，当前的生存数据被认为更为准确。此外，有5个样本（122、144、195、264
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。
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