胃癌微阵列meta数据集
该数据集整合了来自七个独立GEO数据集的737个样本，涵盖原发性肿瘤与无肿瘤胃组织，仅采用GPL570平台（Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array）生成的数据以减少平台间差异
基本信息
资源简介
胃癌微阵列meta数据集
该数据集整合了来自七个独立GEO数据集的737个样本，涵盖原发性肿瘤与无肿瘤胃组织，仅采用GPL570平台（Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array）生成的数据以减少平台间差异。每个数据集均经过RMA标准化、合并及ComBat批次效应校正。样本量扩大后，该meta数据集可作为发现疾病表型差异表达基因的优秀“发现队列”，适用于胃癌转录组学分析与差异表达研究（来源 omicsdi.org）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：我们提出了一个meta数据集，共包含737个样本，涵盖来自七个独立GEO数据集的原发性肿瘤和无肿瘤胃组织。为最小化平台间差异，仅处理由GPL570平台（Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array）生成的数据集以开发该meta数据集。使用我们先前开发的生物信息学流程中实现的多个开源R包，每个数据集均经过RMA标准化预处理、合并，并通过ComBat方法进行批次效应校正。随着样本量的增加，本meta数据集可作为发现疾病表型中差异表达的优秀“发现队列”。
【主题与分类】
主题标签：Transcriptomics。本站分类：肿瘤/胃癌。
【获取与许可】
源站页面：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-6693
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-6693
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
我们呈现了一个包含737个样本的元数据集，这些样本来自七个独立的GEO数据集，涵盖了原发肿瘤及无肿瘤胃组织。为了减少平台间的差异，仅选取了由GPL570平台（Affymetrix人类基因组U133 Plus 2.0阵列）生成的数据集来构建此元数据集。利用我们先前开发的生物信息学流程中集成的多个开源R包，每个数据集均经过RMA归一化预处理、合并，并通过Combat方法进行了批次效应校正。随着样本量的增加，当前的元数据集作为“发现队列”，在探索疾病表型中的差异表达方面表现出色。
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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