肺癌蛋白质组学数据库
CPTAC肺腺癌数据集整合蛋白质组学、基因组学及部分影像数据，用于肺癌分子机制解析、生物标志物发现及多组学整合分析研究。
基本信息
资源简介
肺癌蛋白质组学数据库
【一句话概览】
本数据集是 TCIA 公开的多模态数据集，收录 合计 476.82 GB、244 例受试者，主题涵盖 Lung Adenocarcinoma，可用于跨模态对齐与融合建模研究，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《The Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium Lung Adenocarcinoma Collection》。源站首次发布：2025/08/01。
【数据内容】
源站原始描述：All CPTAC cohorts are released as either a single combined cohort, or split into Discovery and Confirmatory where applicable. There are two main types of proteomic studies: discovery proteomics and targeted proteomics. The term "discovery proteomics" is in reference to "untargeted" identification and quantification of a maximal number of proteins in a biological or clinical sample. The term “targeted proteomics” refers to quantitative measurements on a defined subset of total proteins in a biolo…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.7937/K9/TCIA.2018.PAT12TBS。
【主题与分类】
源站学科分类：CT、PT、MR、Histopathology。主题标签：Lung Adenocarcinoma。
【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://www.cancerimagingarchive.net/collection/cptac-luad/
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：National Cancer Institute Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC). (2018). The Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium Lung Adenocarcinoma Collection (CPTAC-LUAD) (Version 13) [dataset]. The Cancer Imaging Archive
下载信息
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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（TCIA 标准方式）
方式一：NBIA 搜索
- 打开 NBIA 搜索页（免费注册 TCIA 账号）；
- 按本数据集 Collection 名称筛选（见源站页面），加入 Download Basket；
- 用 NBIA Download Manager 批量下载 DICOM。
方式二：NBIA API（程序化）
curl -s "https://services.cancerimagingarchive.net/nbia-api/services/v1/getSeries?Collection=COLLECTION_NAME" -o series.json
方式三：TCIA Manifest + dicomsort
在 Collection 页面下载 .tcia manifest 文件后用 NBIA CLI 下载。
数据说明
CPTAC肺腺癌数据集整合蛋白质组学、基因组学与影像数据，用于研究肺癌分子机制及生物标志物发现。
数据加载示例（DICOM 影像）
import pydicom, glob, os
files = glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.dcm"), recursive=True)
d = pydicom.dcmread(files[0])
print("Modality:", d.Modality)
img = d.pixel_array
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