CBTTC儿科脑肿瘤数据
CBTTC Pediatric Brain Tumor Atlas 面向弥漫性内生性桥脑胶质瘤及相关疾病研究，提供可公开访问的多模态数据或临床/组学信息，适合用于分类、生物标志物探索、队列比较和算法验证等研究场景。
基本信息
资源简介
CBTTC儿科脑肿瘤数据
【一句话概览】
Kids First 项目扩展了尤因肉瘤队列，用于肿瘤基因组学研究，并探讨其与 DNA 修复缺陷、临床表现及结局的关联。尤因肉瘤是儿童和青少年中一种致命的骨癌，越来越多证据提示存在遗传易感性，但具体遗传因素尚未明确。该项目旨在通过三个关键目标揭示相关遗传因素：识别癌症易感基因、全基因组 GGAA 微卫星重复序列，以及反映潜在 DNA 修复缺陷、增加疾病风险的尤因肉瘤三联体中的新生突变和结构变异率。受试者数为 1287（来源 portal.kidsfirstdrc.org）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Kids First: Expanded Ewing sarcoma cohort for tumor genomics and association with DNA repair deficiencies, clinical presentation, and outcome》。
【数据内容】
源站原始描述：Ewing sarcoma (EWS) is a deadly bone cancer in children and adolescents, with growing evidence suggesting a genetic predisposition, although the specific genetic factors remain unidentified. This Kids First project aims to uncover the genetic factors contributing to EWS by focusing on three key objectives: identifying cancer predisposition genes, genome-wide GGAA microsatellite repeats, and de novo mutation and structural variant rates in EWS trios reflecting underlying DNA repair defects that i…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：尤因肉瘤（EWS）是一种在儿童和青少年中致命的骨癌，越来越多的证据表明其具有遗传倾向，尽管具体的遗传因素尚未明确。本“儿童优先”项目旨在通过聚焦三个关键目标来揭示导致EWS的遗传因素：识别癌症易感基因、全基因组GGAA微卫星重复序列，以及EWS三联体中的新发突变和结构变异率，这些反映了增加疾病风险的潜在DNA修复缺陷。
【主题与分类】
主题标签：Ewing sarcoma、bone cancer、pediatric cancer、tumor genomics、DNA repair、germline、whole genome sequencing。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://portal.kidsfirstdrc.org/study/SD_BHJXBDQK
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。
暂未开放有偿下载
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://portal.kidsfirstdrc.org/study/SD_BHJXBDQK
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
CBTTC Pediatric Brain Tumor Atlas 是与弥漫性内生性桥脑胶质瘤相关的公开数据集，涵盖多模态数据，可用于分类、疾病表型分析或模型评估。
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