胃癌全外显子组与全基因组测序数据集
胃癌全外显子组与全基因组测序数据集，涵盖78例胃癌及2例多病灶病例，用于识别治疗靶点。
基本信息
资源简介
胃癌全外显子组与全基因组测序数据集
【数据内容】
源站原始描述：Gastric Cancer (GC) is a highly heterogeneous disease. To identify potential clinically actionable therapeutic targets that may inform individualized treatment strategies, we performed whole-exome sequencing on 78 GCs of differing histologies and anatomic locations, as well as whole-genome sequencing on two GC cases, each with 3 primary tumours and 2 matching lymph node metastases. The data showed two distinct GC subtypes with either high-clonality (HiC) or low-clonality (LoC)
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：胃癌（GC）是一种高度异质性疾病。为了识别可能为个体化治疗策略提供依据的潜在临床可操作治疗靶点，我们对78例不同组织学类型和解剖部位的GC进行了全外显子组测序，并对2例GC病例进行了全基因组测序，每例均有3个原发肿瘤和2个配对淋巴结转移灶。数据表明，存在两种不同的GC亚型，分别为高克隆性（HiC）或低克隆性（LoC）。
【适用方向】
组学数据适用于生物标志物发现与分子分型相关建模研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.omicsdi.org/dataset/ega/EGAD00001001118
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.omicsdi.org/dataset/ega/EGAD00001001118
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- 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:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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