伴或不伴胼胝体受累的胶质瘤基因改变、临床信息与生存数据
本研究的原始数据集包含胶质瘤患者的基因改变、临床信息和生存数据。基因改变数据通过患者胶质瘤样本的二代DNA测序获得。临床信息来自电子病历和随访

基本信息
资源简介
伴或不伴胼胝体受累的胶质瘤基因改变、临床信息与生存数据
本研究的原始数据集包含胶质瘤患者的基因改变、临床信息和生存数据。基因改变数据通过患者胶质瘤样本的二代DNA测序获得。临床信息来自电子病历和随访
Gene alterations, clinical informations and survival data of gliomas with/without corpus callosum involvement
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究的原始数据集包含胶质瘤患者的基因改变、临床信息和生存数据。基因改变数据通过患者胶质瘤样本的二代DNA测序获得。临床信息来自电子病历和随访。生存数据通过患者随访获得。为了探究基因改变及其与伴胼胝体(CC)受累的胶质母细胞瘤(GBM)(ccGBM)生存的相关性,对该数据集进行了详细分析。最终共纳入30例ccGBM和88例non-ccGBM。ccGBM的PDGFRA(33.3% versus 9.1%,P=0.004)改变发生率高于non-ccGBM。PDGFRA扩增(PDGFRAamp,33.3% versus 9.1%,P=0.004)和错义突变(PDGFRAmut,20.0% versus 3.4%,P=0.011)在ccGBM中的发生率均高于non-ccGBM。PDGFRA alteratio
【主题与分类】
主题标签:胶质瘤、胶质母细胞瘤、胼胝体受累、PDGFRA、基因改变、生存数据、临床信息、二代测序。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Adbecb380d6822ee95dea4a45ce1fcaf296cf473ac4a14b57c562a044fc665bac
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- OpenDataLab:
数据说明
本研究的原始数据集包含胶质瘤患者的基因改变、临床信息和生存数据。基因改变数据通过患者胶质瘤样本的二代DNA测序获得。临床信息来自电子病历和随访。生存数据通过患者随访获得。为了探究基因改变及其与胼胝体(CC)受累的胶质母细胞瘤(ccGBM)生存的相关性,对该数据集进行了详细分析。最终共纳入30例ccGBM和88例非ccGBM。ccGBM中PDGFRA改变的发生率高于非ccGBM(33.3% vs 9.1%,P=0.004)。PDGFRA扩增(PDGFRAamp,33.3% vs 9.1%,P=0.004)和错义突变(PDGFRAmut,20.0% vs 3.4%,P=0.011)在ccGBM中的发生率均高于非ccGBM。PDGFRA改变与ccGBM的发生显著相关(OR=4.91 [95%CI:1.55-15.52],P=0.007)。PDGFRAamp的ccGBM患者的中位PFS(8.6 vs 13.5个月,P=0.025)和OS(12.4 vs 17.9个月,P=0.022)均短于PDGFRAnon-amp的非ccGBM患者。
PDGFRAamp合并PDGFRAmut的ccGBM(PDGFRAamp-mut)其中位PFS(7.6个月 vs 8.9个月,P=0.022)和OS(9.6个月 vs 17.8个月,P=0.006)均短于PDGFRA野生型且非扩增的非ccGBM(PDGFRA-w, non-amp)。与PDGFRA-w, non-amp的ccGBM相比,PDGFRAamp和PDGFRAamp-mut的ccGBM其中位PFS和OS均更短(P<0.05)。PDGFRAamp对ccGBM的PFS和OS的风险比(HR)分别为3.08(95%CI:1.02-9.35,P=0.047)和5.07(95%CI:1.52-16.89,P=0.008),PDGFRAamp-mut对PFS和OS的HR分别为13.16(95%CI:3.19-54.40,P<0.001)和16.36(95%CI:2.66-100.70,P=0.003)。PDGFRA改变与ccGBM的发生及不良预后显著相关。
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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