R-GASTIM-可手术胃癌研究
该数据集来源于clinicaltrials.gov，聚焦可手术胃癌，收录按标准诊疗采集的肿瘤组织与淋巴结样本，用于研究胃癌微环境
基本信息
资源简介
R-GASTIM-可手术胃癌研究
R-GASTIM- Study of Gastric Cancer Operable 是一个聚焦可手术胃癌的数据集，来源于 clinicaltrials.gov，主题标签为 Gastric Cancers，在分类上归属于肿瘤 / 胃癌方向。该数据集围绕胃癌微环境研究而建立，收录按标准诊疗流程采集的肿瘤组织与淋巴结样本，并借助 RNASeq 与 HyperIon 进行分析。其核心价值在于将可手术胃癌患者的组织样本与微环境层面的分子分析联系起来，为理解胃癌发生发展中的微环境特征提供数据基础。整体而言，该数据集面向肿瘤学与胃癌研究场景，强调样本采集的临床常规属性与分析手段的分子层面特征，适合作为胃癌微环境相关研究的数据资源。
【数据集背景】
胃癌是肿瘤研究中的重要病种，而肿瘤微环境在肿瘤发生、进展与治疗反应中扮演关键角色。该数据集以可手术胃癌为研究对象，关注肿瘤组织及其引流淋巴结所构成的微环境。其建立依托 clinicaltrials.gov 这一临床试验注册与信息来源平台，研究设计围绕按标准诊疗采集的样本展开，因此数据与临床常规实践紧密关联。数据集的主题标签为 Gastric Cancers，分类归属为肿瘤 / 胃癌，表明其应用领域集中在胃癌相关的肿瘤学研究。
【数据内容】
该数据集的核心内容为胃癌患者的肿瘤组织与淋巴结样本，这些样本按标准诊疗流程采集。基于这些样本，数据集涉及 RNASeq 与 HyperIon 两种分析手段，用于研究胃癌微环境。数据内容因此涵盖样本层面的组织来源信息以及分子分析层面的结果，重点服务于微环境特征的刻画。关于样本量、具体基因表达矩阵、临床变量字段等细节，源站未提供。
【采集与来源】
数据来源于 clinicaltrials.gov，研究对象为可手术胃癌患者。样本采集遵循标准诊疗（standard of care）原则，采集对象包括肿瘤组织与淋巴结。分析环节采用 RNASeq 与 HyperIon。关于采集时间跨度、采集机构、样本处理与保存流程等具体信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于胃癌微环境相关的研究场景，包括基于肿瘤组织与淋巴结样本的分子特征分析、RNASeq 数据的探索性研究，以及围绕可手术胃癌的转化医学研究。由于其样本采集与标准诊疗相结合，也可用于探讨临床常规样本在微环境研究中的可用性。关于具体的分析工具兼容性、配套临床终点或疗效数据，源站未提供。
【使用方法】
使用该数据集时，可围绕肿瘤组织与淋巴结样本的 RNASeq 与 HyperIon 分析结果开展微环境层面的研究。关于数据访问方式、文件格式、下载渠道、预处理步骤与配套文档，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集聚焦可手术胃癌，样本类型限定为肿瘤组织与淋巴结，分析手段为 RNASeq 与 HyperIon，这些特征决定了其适用范围。关于样本量、数据完整性、缺失值情况、批次效应与验证程度等质量相关信息，源站未提供。使用时应注意其研究范围限于可手术胃癌及微环境主题，不宜外推至其他病种或不可手术人群。
【引用与许可】
关于该数据集的引用方式、许可条款与使用限制，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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07787052
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
条件：胃癌。利用按标准诊疗采集的肿瘤和淋巴结，研究胃癌的微环境。通过RNASeq和HyperIon进行分析。
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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