MD Anderson Cancer Center 队列胃癌基因表达谱特征
该数据集来自 omicsdi.org，收录 MD Anderson Cancer Center 队列中晚期胃癌患者的基因表达谱数据，采用微阵列技术检测
基本信息
资源简介
MD Anderson Cancer Center 队列胃癌基因表达谱特征
该数据集为“Characterization of gene expression profiles of gastric cancer in MD Anderson Cancer Center cohort”，来自 omicsdi.org，归类于肿瘤 / 胃癌方向，主题标签为 Transcriptomics。数据集收录 MD Anderson Cancer Center 队列中晚期胃癌患者的基因表达谱数据，采用微阵列技术检测。源站描述指出，胃癌的临床异质性反映在治疗结局的不均等上，而这种异质性在分子层面的界定尚不充分，分子亚型及其相关生物标志物也尚未建立起来以改善胃癌的预后判断和治疗。基于微阵列技术，研究者分析了晚期胃癌患者的基因表达谱数据，揭示了潜在的预后相关亚型，并识别出与预后相关的基因表达特征。该数据集为在转录组层面研究胃癌分子分型与预后标志物提供了数据基础。
【数据集背景】
胃癌在临床上表现出明显的异质性，不同患者对治疗的反应和结局存在差异，但这种差异在分子水平上尚未得到充分界定。源站描述明确指出，分子亚型及其相关生物标志物尚未建立，用以改善胃癌的预后判断与治疗。正是在这一背景下，该数据集围绕 MD Anderson Cancer Center 队列中晚期胃癌患者的基因表达谱展开，试图通过转录组层面的分析揭示潜在的预后相关亚型，并识别与预后相关的基因表达特征。
【数据内容】
该数据集的内容为胃癌患者的基因表达谱数据，检测对象为 MD Anderson Cancer Center 队列中的晚期胃癌患者，数据类型属于转录组学范畴，主题标签为 Transcriptomics。数据采用微阵列技术产生。源站描述提及的分析目标包括两方面：一是揭示潜在的预后相关亚型，二是识别与预后相关的基因表达特征。关于样本数量、基因数量、平台型号、分组信息等具体内容，源站未提供。
【采集与来源】
数据集来源于 omicsdi.org，英文名称为“Characterization of gene expression profiles of gastric cancer in MD Anderson Cancer Center cohort”，表明其数据来自 MD Anderson Cancer Center 的胃癌患者队列。检测手段为微阵列技术，数据主题归入转录组学。本站将其归类为肿瘤 / 胃癌。关于具体的采样时间、样本收集流程、伦理审批信息以及数据提交与收录时间等，源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集适用于晚期胃癌基因表达谱相关的转录组研究，可用于探索胃癌的潜在预后亚型、寻找与预后相关的基因表达特征，并服务于胃癌分子分型与预后生物标志物方向的分析。由于数据聚焦于临床异质性在分子层面的体现，也可用于比较不同患者表达谱差异的研究场景。关于该数据集在其他具体应用场景中的适用性，源站未提供。
【使用方法】
该数据集以基因表达谱数据形式提供，使用时可围绕晚期胃癌样本的表达特征开展亚型分析与预后相关特征识别。源站描述中提及的分析路径为：利用微阵列技术获得患者基因表达谱数据，在此基础上揭示潜在预后亚型并识别预后相关基因表达特征。关于数据的具体下载方式、文件格式、预处理步骤、标准化方法及配套分析工具，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集基于 MD Anderson Cancer Center 单中心队列，样本来自晚期胃癌患者，采用微阵列技术检测，其结论的普适性需结合队列特征加以考虑。源站描述强调胃癌分子亚型及相关生物标志物尚未建立，说明该数据所支撑的分析属于探索性研究。关于数据质量评估指标、缺失值情况、批次效应、样本量及验证队列等信息，源站未提供。
【引用与许可】
关于该数据集的引用方式、文献出处、许可协议及使用限制，源站未提供。
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。
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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://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-28541
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
胃癌的临床异质性反映在治疗结果的不均一性上，这种异质性在分子水平上尚缺乏明确界定，且尚未建立分子亚型及其相关生物标志物以改善胃癌的预后判断和治疗。我们利用微阵列技术分析了晚期胃癌患者的基因表达谱数据，揭示了潜在的预后亚型，并识别出与预后相关的基因表达特征。我们利用微阵列技术分析了晚期胃癌患者的基因表达谱数据，揭示了潜在的预后亚型，并识别出与预后相关的基因表达特征。
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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