异基因造血干细胞移植后移植物抗宿主病转录组谱分析

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦异基因造血干细胞移植后移植物抗宿主病(GVHD)的转录组谱分析。GVHD是造血干细胞移植后常见且严重的并发症,尽管近几十年来预防策略有所发展,仍导致显著的早期死亡率,尤其对一线治疗耐药

Centre Hospitalier Universitaire, AmiensCentre Hospitalier Universitaire, Amiens
clinicaltrials
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基因组分类Graft Vs Host DiseaseHematopoietic Stem Cells
Analysis of Transcriptomic Profile of Graft-versus-host Disease (GHVD) After Allogeneic Grafting of Hematopoietic Stem Cells

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

异基因造血干细胞移植后移植物抗宿主病转录组谱分析

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦异基因造血干细胞移植后移植物抗宿主病(GVHD)的转录组谱分析。GVHD是造血干细胞移植后常见且严重的并发症,尽管近几十年来预防策略有所发展,仍导致显著的早期死亡率,尤其对一线治疗耐药。目前诊断困难且非特异,依赖临床背景、病理分析及排除鉴别诊断,尚缺乏分子层面的表征和特异性治疗。数据集涵盖GVHD与造血干细胞相关主题,可用于探索该并发症的分子特征及潜在诊疗靶点(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:移植物抗宿主病、造血干细胞。移植物抗宿主病(GVHD)是造血干细胞移植(HSC)后常见且严重的并发症,尽管近几十年来开发的预防策略,仍导致显著的早期死亡率,尤其是因其对一线治疗耐药。目前的诊断困难、非特异,基于提示性临床背景(异基因造血干细胞移植、出现时间在J100之前、特征性临床表现)、提示性解剖病理分析(以炎症浸润淋巴细胞为主、黏膜水肿和凋亡小体存在)以及排除任何鉴别诊断(特别是血清学/病毒PCR阴性)的组合。然而,迄今为止尚无该表现的分子表征,因此也无特异性治疗。

【主题与分类】

主题标签:Graft Vs Host Disease、Hematopoietic Stem Cells。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03136757

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    • 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。

数据说明

条件:移植物抗宿主病,造血干细胞。移植物抗宿主病(GVHD)是造血干细胞移植(HSC)后常见且严重的并发症,尽管近几十年来已开发出预防策略,它仍是导致显著早期死亡率的原因,尤其是当其对一线治疗耐药时。目前的诊断困难、缺乏特异性,需结合提示性临床背景(异基因造血干细胞移植、出现时间早于J100、特征性临床表现)、提示性解剖病理分析(以淋巴细胞为主的炎性浸润、黏膜水肿及凋亡小体存在)以及排除任何鉴别诊断(特别是血清学/病毒PCR阴性)。然而,迄今为止对该表现尚无分子层面的特征描述,因此也无特异性治疗。nCounter® nanostring技术能够快速简便地分析一组基因(同一样本最多可达800个)的同时表达,所需RNA量极少,且适用于难以处理的样本,如已用甲醛固定并包埋于石蜡中的组织。

它能够检测所分析组织的“分子特征”。此前从未对患有GVHD的人体组织进行过转录组学分析。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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