墨西哥患者神经内分泌肿瘤的遗传基础
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦墨西哥患者神经内分泌肿瘤的遗传基础,覆盖神经内分泌肿瘤、胃肠道神经内分泌肿瘤、肺神经内分泌肿瘤、胸腺神经内分泌肿瘤、胰腺神经内分泌肿瘤、胃肠道间质瘤、甲状腺髓样癌和副神经节瘤等病种

基本信息
资源简介
墨西哥患者神经内分泌肿瘤的遗传基础
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦墨西哥患者神经内分泌肿瘤的遗传基础,覆盖神经内分泌肿瘤、胃肠道神经内分泌肿瘤、肺神经内分泌肿瘤、胸腺神经内分泌肿瘤、胰腺神经内分泌肿瘤、胃肠道间质瘤、甲状腺髓样癌和副神经节瘤等病种。数据可用于探索不同部位神经内分泌肿瘤的遗传特征与临床异质性,支持肿瘤分类、遗传关联分析及相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:神经内分泌肿瘤、胃肠道神经内分泌肿瘤、肺神经内分泌肿瘤、胸腺神经内分泌肿瘤、胰腺神经内分泌肿瘤、胃肠道间质瘤、甲状腺髓样癌、副神经节瘤。引言。NENs 是一组异质性人类肿瘤,临床行为多变,从惰性到明显的侵袭性和恶性不等。它们起源于具有共同胚胎学起源的多种组织,这些组织共享产生激素的能力。其生长可能压迫周围结构,并常因相关的激素过度分泌综合征而导致显著发病率。尽管传统上被认为罕见,但由于临床认识和诊断策略的改进,NENs 的频率在过去几十年中大幅增加。该组包括诸如 bro
【主题与分类】
主题标签:Neuroendocrine Neoplasm、Neuroendocrine Neoplasm of Lung、Thymic Neuroendocrine Neoplasm、Neuroendocrine Tumor of Pancreas、Gastrointestinal Stromal Tumors、Medullary Thyroid Cancer、Paraganglioma、Pheochromocytoma、Primary Hyperparathyroidism、Pituitary Tumor。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06523582
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06523582
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:神经内分泌肿瘤、胃肠道神经内分泌肿瘤、肺神经内分泌肿瘤、胸腺神经内分泌肿瘤、胰腺神经内分泌肿瘤、胃肠道间质瘤、甲状腺髓样癌、副神经节瘤。引言。神经内分泌肿瘤(NENs)是一组异质性人类肿瘤,其临床行为多变,从惰性生长到明显的侵袭性和恶性不等。它们起源于具有共同胚胎学起源的各种组织,这些组织均具有产生激素的能力。其生长可能压迫周围结构,且常因相关的激素过度分泌综合征而导致显著发病率。尽管传统上被认为罕见,但由于临床认识的提高和诊断策略的改进,过去几十年间NENs的发病率大幅增加。该组包括支气管肺、胃肠道、胰腺和胸腺NENs、甲状腺髓样癌(MTC)、副神经节瘤和嗜铬细胞瘤(PPGLs)、甲状旁腺腺瘤和癌、垂体神经内分泌肿瘤(PitNETs)等病变。
有趣的是,NENs 是人类肿瘤中遗传成分最强的肿瘤之一。某些 NENs 是多发性内分泌肿瘤常染色体显性综合征的一部分,在同一患者和/或家族中与其他特征性内分泌及非内分泌肿瘤同时出现。此类疾病的临床描述自二十世纪中叶起就已见于文献,但其遗传病因直到三四十年前才被确定。在其他情况下,单一类型的肿瘤,如 MTC、PitNETs 或 PPGLs,会在同一家族的多个成员中出现,而不伴有其他相关特征。有时,表现明显为散发性病例的个体实际上是家族性疾病的单发病例。目前已知,约 50% 的 MTC 病例、40% 的 PPGLs 病例、20% 的胃肠道、胰腺、支气管肺及胸腺 NENs 病例、15% 的甲状旁腺 NENs 病例以及 5-10% 的 PitNETs 病例由胚系缺陷所致。除可遗传的遗传缺陷外,体细胞水平的改变决定了特定
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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