胃癌调节性T细胞文献计量分析数据集（2005-2025）
该数据集用于支撑一篇题为《胃癌调节性T细胞全球研究格局：2005-2025年综合文献计量分析》的文献计量综述，包含经处理与清洗后用于生成论文全部分析、图表的数据
基本信息
资源简介
胃癌调节性T细胞文献计量分析数据集（2005-2025）
Datasets for bibliometric analysis of regulatory T cells in gastric cancer (2005-2025)
该数据集用于支撑一篇题为《胃癌调节性T细胞全球研究格局：2005-2025年综合文献计量分析》的文献计量综述，包含经处理与清洗后用于生成论文全部分析、图表的数据。原始数据于2025年10月15日检索自Web of Science Core Collection（WoSCC）。数据集共2个文件：Cleaned_Bibliometric_Data.txt收录去重清洗后的464篇文献，字段含标题、作者、期刊、发表年份、摘要、作者关键词、WoS分类、被引次数与参考文献列表；Top_10_Percent_Cited_Articles.txt为被引最高的50篇（约前10%）子集，用于高影响力文献分析。可用于胃癌调节性T细胞领域的研究趋势、高被引。
【数据集背景】
源站首次发布：2025-11-26。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：描述：该数据集支撑题为《胃癌调节性T细胞全球研究格局：2005-2025年综合文献计量分析》的文献计量综述文章的发现。它包含用于生成手稿中所有分析、图表和表格的经处理和清洗的数据。数据来源：原始数据于2025年10月15日检索自Web of Science Core Collection（WoSCC）。数据集内容：- Cleaned_Bibliometric_Data.txt：主要数据集，包含去重和清洗后的464篇出版物的完整集合。关键字段包括：标题、作者、期刊、发表年份、摘要、作者关键词、WoS分类、被引次数和参考文献列表。- Top_10_Percent_Cited_Articles.txt：被引最多的50篇出版物（约前10%）的子集，用于高影响力出版物分析。包含所有字段
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 4.48 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.30719198.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Cancer cell biology、Gastroenterology and hepatology。主题标签：Gastric cancer、Regulatory T cells、Bibliometrics、Tumor microenvironment、Immunotherapy、Helicobacter pylori、Research trends。本站分类：肿瘤/胃癌。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Cancer cell biology、Gastroenterology and hepatology。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Datasets_for_bibliometric_analysis_of_regulatory_T_cells_in_gastric_cancer_2005-2025_/30719198
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Tu, Houshu; Hong, Jing; Chen, Menglin; Zhu, Panpan; He, Ling (2025). Datasets for bibliometric analysis of regulatory T cells in gastric cancer (2005-2025). figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.30719198.v1
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:
数据集大小约 4.5 MB。
数据说明
描述：本数据集支持题为《胃癌调节性T细胞的全球研究格局：2005-2025年全面文献计量分析》的文献计量综述文章的发现。它包含用于生成手稿中所有分析、图表和表格的经过处理和清洗的数据。数据来源：原始数据于2025年10月15日从Web of Science核心合集（WoSCC）检索获得。数据集内容：Cleaned_Bibliometric_Data.txt：主要数据集，包含去重和清洗后464篇出版物的完整集合。关键字段包括：标题、作者、期刊、出版年份、摘要、作者关键词、WoS类别、引用次数和参考文献列表。Top_10_Percent_Cited_Articles.txt：50篇被引最多出版物（约前10%）的子集，用于高影响力出版物分析。包含主要数据集的所有字段以及额外的分类。方法：数据清洗和标准化使用R和Bibliometrix完成。
这里提供的数据集是最终版、可直接用于分析的版本，作为VOSviewer、CiteSpace和Bibliometrix的输入数据，用以生成手稿中展示的共同作者网络、关键词共现图和引文分析。使用说明：这些数据集可用于复现研究结果，作为免疫肿瘤学未来文献计量研究的基线，或与其他数据源整合以进行更广泛的分析。
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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