肺癌基因表达数据集
GSE10072 是肺癌基因表达数据集，包含正常与肿瘤肺组织转录组数据，广泛用于差异基因分析、癌症发生机制研究及生物标志物筛选。
基本信息
资源简介
肺癌基因表达数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Gene expression signature of cigarette smoking and its role in lung adenocarcinoma development and survival》。源站首次发布：Jan 04 200。
【数据内容】
源站原始描述：Tobacco smoking is responsible for over 90% of lung cancer cases, and yet the precise molecular alterations induced by smoking in lung that develop into cancer and impact survival have remained obscure. We performed gene expression analysis using HG-U133A Affymetrix chips on 135 fresh frozen tissue samples of adenocarcinoma and paired noninvolved lung tissue from current, former and never smokers, with biochemically validated smoking information. ANOVA analysis adjusted for potential confounders…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个。
【主题与分类】
主题标签：Expression profiling by array、GPL96、9606。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE10072
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 10 201，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE10072
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:
数据集大小约 0.50 GB。
数据说明
GSE10072 是肺癌早期基因表达数据集，包含正常肺组织与肺癌样本的转录组数据，用于差异表达分析及肺癌发生机制研究。
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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