DBGC:人类胃癌数据库

DBGC 是一个整合多种人类胃癌相关数据资源的综合数据库,收集并统一了来自不同来源的胃癌转录组学项目、蛋白质组学项目、突变、生物标志物和药物敏感基因,同时整合了中国胃癌患者的流行病学统计以及标注胃癌病例的临床病理信息

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基因组分类BioinformationClinic
DBGC: a database of human gastric cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

DBGC:人类胃癌数据库

DBGC(a database of human gastric cancer)是一个面向人类胃癌研究的综合数据库,旨在整合分散于不同来源的胃癌相关数据资源。该数据库汇集并统一了人类胃癌相关的转录组学项目、蛋白质组学项目、突变信息、生物标志物以及药物敏感基因等多类数据,同时纳入了中国胃癌患者的流行病学统计资料,以及带有标注的胃癌病例临床病理信息。通过将多组学数据与临床及流行病学信息集中管理,DBGC 为胃癌相关研究提供了统一的数据访问入口,有助于推动该领域在多个方向上的研究工作。该数据库可免费访问,其站点分类归属于肿瘤/胃癌方向。

【数据集背景】

胃癌是全球范围内重要的恶性肿瘤之一,围绕其发生、发展、诊断与治疗的研究产生了大量不同类型的数据。这些数据往往分散于不同的项目与平台,格式与组织方式各异,给综合分析与交叉利用带来不便。DBGC 正是在这一背景下建立的,其目标是把多种与人类胃癌相关的数据资源加以收集与统一,形成一个综合性的数据库,从而为胃癌研究提供便利。该数据库由相关机构维护,并提供公开、免费的访问方式。

【数据内容】

DBGC 整合的内容涵盖多个层面。在组学层面,数据库收集了人类胃癌相关的转录组学项目与蛋白质组学项目;在变异与分子标记层面,纳入了突变信息、生物标志物以及药物敏感基因;在临床与流行病学层面,整合了中国胃癌患者的流行病学统计数据,以及经过标注的胃癌病例临床病理信息。上述内容来自不同来源,并在数据库中被统一组织,以便研究者在一个平台上获取多类型的数据资源。

【采集与来源】

该数据库的数据来自不同来源,涵盖转录组学项目、蛋白质组学项目、突变、生物标志物和药物敏感基因等多类资源,同时包括中国胃癌患者的流行病学统计以及标注了临床病理信息的胃癌病例。这些来源各异的数据被收集并统一纳入 DBGC 之中。关于各来源的具体名录、采集时间范围与更新频率,源站未提供。

【适用场景】

基于其所整合的数据类型,DBGC 可服务于人类胃癌研究的多个领域。研究者可利用其中的转录组学与蛋白质组学项目数据开展表达层面的分析,利用突变、生物标志物与药物敏感基因信息探索分子机制与潜在治疗靶点,也可结合中国胃癌患者的流行病学统计与临床病理标注信息开展临床与流行病学相关的研究。该数据库的建立旨在促进胃癌研究在多个方向上的开展。

【使用方法】

DBGC 可免费使用,访问地址为 http://bminfor.tongji.edu.cn/dbgc/index.do。用户可通过该网址进入数据库进行查询与浏览。关于具体的检索方式、数据下载格式、批量获取途径及使用教程等操作细节,源站未提供。

【质量与限制】

该数据库整合了来自不同来源的数据并加以统一,其内容覆盖转录组学、蛋白质组学、突变、生物标志物、药物敏感基因以及中国胃癌患者的流行病学统计与临床病理信息等多个方面。关于数据质量控制标准、版本更新机制、数据完整性评估以及使用中的具体限制,源站未提供。

【引用与许可】

该数据库可免费获取,访问地址为 http://bminfor.tongji.edu.cn/dbgc/index.do。关于引用格式、许可条款及使用协议的具体内容,源站未提供。

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    • 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。

数据说明

人类胃癌数据库(DBGC)是一个综合性数据库,整合了多种人类胃癌相关数据资源。该数据库收集并统一整理了来自不同来源的人类胃癌相关转录组学项目、蛋白质组学项目、突变、生物标志物和药物敏感基因。此外,中国胃癌患者的流行病学统计数据以及带有胃癌病例注释的临床病理信息也被整合到DBGC中。我们相信,该数据库将极大促进许多领域中的人类胃癌研究。DBGC可在 http://bminfor.tongji.edu.cn/dbgc/index.do 免费获取。

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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