脑膜瘤基因组改变分析：迈向脑膜瘤进展的遗传模型

数据集获取

源站：https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC25103/

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

该数据集是一个基因组学研究数据集，聚焦于脑膜瘤的基因组改变。数据集包含19个良性（WHO I级）、21个非典型（WHO II级）和19个间变性（WHO III级）散发性脑膜瘤样本。通过比较基因组杂交（CGH）技术检测染色体不平衡，并辅以特定染色体区域和基因的分子遗传学分析。研究发现随着恶性程度增加，基因组畸变显著累积，并识别了各分级中最常见的染色体缺失和扩增区域，如22q、1p、10号染色体等。数据还涉及CDKN2A基因纯合缺失、CDK4和MDM2扩增以及TP53基因突变分析。该数据集主要用于研究脑膜瘤进展的遗传机制，为构建脑膜瘤进展的基因组模型提供依据，适用于肿瘤基因组学、癌症进展研究和临床病理关联分析。

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。