国际癌症基因组联盟肺癌数据集
该数据集汇集国际多队列肺癌基因组数据，包括突变谱、表达谱及临床信息，用于跨人群癌症比较分析与分子机制研究。
基本信息
资源简介
国际癌症基因组联盟肺癌数据集
【一句话概览】
ICGC Data Portal 已于 2024 年 6 月正式关闭，感谢所有参与者的奉献与贡献。交互式门户虽已停用，最新发布版本及 PCAWG 数据仍对授权用户开放；ICGC 25K 数据的获取方式可查阅相关文档。国际癌症基因组联盟的新阶段项目 ICGC ARGO 致力于将基因组知识转化为改善癌症患者预后的新方法，更多信息可访问 www.icgc-argo.org，如有疑问可联系 ICGC ARGO Helpdesk（来源 dcc.icgc.org）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《ICGC Data Portal》。
【数据内容】
源站原始描述：ICGC Data Portal The ICGC Data Portal officially closed in June, 2024 We sincerely thank all involved for your dedication, passion, and contributions. While the interactive web portal has been decommissioned, the most recent release and PCAWG data remain available for authorized users. For information on accessing ICGC 25K data, see the documentation for ICGC 25K Data Access . The Accelerating Research in Genomic Oncology (ICGC ARGO) project is a new phase of the International Cancer Genome Cons…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：ICGC数据门户 ICGC数据门户已于2024年6月正式关闭。我们衷心感谢所有参与者的奉献、热情与贡献。虽然交互式网页门户已退役，但最新发布的数据及PCAWG数据仍对授权用户开放。有关访问ICGC 25K数据的信息，请参阅ICGC 25K数据访问文档。加速基因组肿瘤学研究（ICGC ARGO）项目是国际癌症基因组联盟的新阶段，旨在将基因组知识转化为改善癌症患者预后的新方法。更多信息请访问www.icgc-argo.org。如有任何疑问，请联系ICGC ARGO帮助台。© 2024国际癌症基因组联盟。版权所有。
【主题与分类】
主题标签：ICGC、cancer genomics、PCAWG、ICGC 25K、ICGC ARGO。
【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://dcc.icgc.org/
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
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
ICGC肺癌数据集整合多个国家的肺癌基因组测序数据，涵盖基因突变、表达及临床信息，用于癌症比较基因组学研究。
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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