头颈部鳞状细胞癌数据集
TCGA-HNSC 是头颈部鳞状细胞癌多组学数据集，涵盖基因表达、突变及临床数据，常用于上呼吸道癌症分子机制研究及预后模型构建。
基本信息
资源简介
头颈部鳞状细胞癌数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Head and Neck Squamous Cell Carcinoma》。
【数据内容】
源站原始描述：disease_type: Squamous Cell Neoplasms；primary_site: Base of tongue, Lip, Gum, Hypopharynx, Palate, Other and ill-defined sites in lip, oral cavity and pharynx, Bones, joints and articular cartilage of other and unspecified sites, Other and unspecified parts of tongue, Floor of mouth, Tonsil, Other and unspecified parts of mouth, Oropharynx, Larynx；data categories: Simple Nucleotide Variation, Sequencing Reads, Biospecimen, Clinical, Copy Number Variation, Transcriptome Profiling, DNA Methylation…
【主题与分类】
主题标签：[''Squamous Cell Neoplasms'']、[''Base of tongue'', ''Lip'', ''Gum'', ''Hypopharynx'', ''Palate'', ''Other and ill-defined sites in lip, oral cavity and pharynx'', ''Bones, joints and articular cartilage of other and unspecified sites'', ''Other and unspecified parts of tongue'', ''Floor of mouth'', ''Tonsil'', ''Other and unspecified parts of mouth'', ''Oropharynx'', ''Larynx'']。
【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.gdc.cancer.gov/projects/TCGA-HNSC
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。
需登录公开下载
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.gdc.cancer.gov/projects/TCGA-HNSC
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 2.00 GB。
数据说明
TCGA-HNSC 包含头颈部鳞状细胞癌患者的基因组、转录组及临床数据，该数据与上呼吸道肿瘤高度相关，常用于呼吸道癌症分子机制研究。
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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