DECIPHER TEK基因表型数据
DECIPHER TEK Gene Overview 是与血管畸形（Vascular malformations）相关的公开数据资源，主要包含TEK相关拷贝数变异、序列变异和表型关联概览数据，数据模态为表格，适合用于分类、模型训练、基准评测或临床特征分析。
基本信息
资源简介
DECIPHER TEK基因表型数据
【一句话概览】
TEK 基因编码一种受体酪氨酸激酶，曾用名 VMCM，又称 TIE2、TIE-2、VMCM1、CD202b、ENSG00000120156。该蛋白作为 ANGPT1、ANGPT2 和 ANGPT4 的细胞表面受体，调控血管生成、内皮细胞存活、增殖、迁移、黏附与铺展，以及肌动蛋白细胞骨架重组和血管维持等过程。DECIPHER 在 5 名开放获取受试者中持有该基因的 5 个序列变异（来源 deciphergenomics.org）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《TEK》。
【数据内容】
源站原始描述：Forward strand gene: TEK receptor tyrosine kinase Formerly known as: VMCM Also known as: TIE2, TIE-2, VMCM1, CD202b, ENSG00000120156 Function: Tyrosine-protein kinase that acts as a cell-surface receptor for ANGPT1, ANGPT2 and ANGPT4 and regulates angiogenesis, endothelial cell survival, proliferation, migration, adhesion and cell spreading, reorganization of the actin cytoskeleton, but also maintenance of vascular … Show more Source: UniProt DECIPHER holds 5 sequence variants in this gene, in 5…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：正向链基因：TEK受体酪氨酸激酶 曾用名：VMCM 又称：TIE2、TIE-2、VMCM1、CD202b、ENSG00000120156 功能：作为一种细胞表面受体，与ANGPT1、ANGPT2和ANGPT4结合的酪氨酸蛋白激酶，调节血管生成、内皮细胞存活、增殖、迁移、黏附和细胞铺展，以及肌动蛋白细胞骨架的重组，同时也维持血管…… 显示更多 来源：UniProt DECIPHER在该基因中记录了5个序列变异，涉及5名开放获取患者
【主题与分类】
主题标签：TEK、TEK receptor tyrosine kinase、TIE2、VMCM、angiogenesis、sequence variants、DECIPHER。
【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.deciphergenomics.org/gene/TEK/overview
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。
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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://www.deciphergenomics.org/gene/TEK/overview
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
DECIPHER TEK基因表型数据包含TEK相关拷贝数变异、序列变异和表型关联概览数据，可用于血管畸形相关的分类研究。
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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