TARGET急性淋巴细胞白血病扩展二期数据集

TARGET项目的ALL扩展队列,提供儿童ALL相关分子数据和临床研究信息。由National Cancer Institute提供,来自dbGaP,数据格式为表格,适用于分类任务,专注于肿瘤领域的急性淋巴细胞白血病研究。

National Cancer InstituteNational Cancer Institute
dbGaP
浏览 12
表格分类Acute Lymphoblastic LeukemiaALLTARGETrelapsed precursor B-cell ALLgene expressioncopy numberwhole genome sequencingmRNA-seqmiRNA-seqmethylationwhole exome sequencingpediatric
TARGET ALL Expansion Phase 2

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-09-28

资源简介

TARGET急性淋巴细胞白血病扩展二期数据集

【一句话概览】

TARGET急性淋巴细胞白血病(ALL)扩展二期数据集包含175例经全面表征的复发性前体B细胞ALL患者病例,均为肿瘤/正常配对样本,其中85例还包含复发样本。每例均具备基因表达、肿瘤与配对正常样本的拷贝数分析,以及涵盖全基因组测序、mRNA测序和miRNA测序的综合下一代测序数据。部分病例还拥有甲基化和/或全外显子测序数据。此外还有大量病例具有部分分子表征,使该数据集规模庞大且信息丰富。受试者数为1171(来源 NCBI)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《TARGET: Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL) Expansion Phase 2》。

【数据内容】

源站原始描述:There are 175 fully characterized patient cases with relapsed precursor B-cell ALL (all tumor/normal pairs, 85 with relapse sample as well) that will make up Phase II of the TARGET ALL dataset, each with gene expression, tumor and paired normal copy number analyses, and comprehensive next-generation sequencing to include whole genome sequencing, mRNA-seq and miRNA-seq. Subsets of these cases will also have methylation and/or whole exome sequencing data available as well. There are additionally a…

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):TARGET ALL数据集的第二阶段将由175例完全特征描述的复发前体B细胞ALL患者病例组成(所有病例均有肿瘤/正常配对样本,其中85例还包含复发样本),每例均具备基因表达、肿瘤及配对正常样本的拷贝数分析,以及包括全基因组测序、mRNA测序和miRNA测序在内的全面下一代测序数据。这些病例中的一部分还将拥有甲基化分析和/或全外显子测序数据。此外,还有大量病例进行了部分分子特征描述,使得这一基因组数据集规模庞大且信息丰富。

【主题与分类】

主题标签:Acute Lymphoblastic Leukemia、ALL、TARGET、relapsed precursor B-cell ALL、gene expression、copy number、whole genome sequencing、mRNA-seq、miRNA-seq、methylation。

【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.ncbi.nlm.nih.gov/projects/gap/cgi-bin/study.cgi?study_id=phs000464.v18.p7

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    • 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

TARGET项目的ALL扩展队列,提供儿童ALL相关分子数据和临床研究信息。

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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