接受霍奇金病或儿童脑肿瘤治疗患者的遗传学研究

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦接受治疗的霍奇金病或儿童脑肿瘤患者,属于肿瘤与脑肿瘤分类。研究目的包括:检测成人或儿童霍奇金病患者外周血淋巴细胞中与急性髓性白血病相关的3、11、21号染色体畸变频率;检测接受放疗和/或化疗的儿童中枢神经系统肿瘤患者中这些畸变的频率;确定与致癌

Duke UniversityDuke University
clinicaltrials
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基因组分类Brain and Central Nervous System TumorsLymphoma
Genetic Study in Patients Receiving Treatment for Hodgkin's Disease or Childhood Brain Tumor

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

接受霍奇金病或儿童脑肿瘤治疗患者的遗传学研究

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦接受治疗的霍奇金病或儿童脑肿瘤患者,属于肿瘤与脑肿瘤分类。研究目的包括:检测成人或儿童霍奇金病患者外周血淋巴细胞中与急性髓性白血病相关的3、11、21号染色体畸变频率;检测接受放疗和/或化疗的儿童中枢神经系统肿瘤患者中这些畸变的频率;确定与致癌物暴露人类毒理反应相关的谷胱甘肽S转移酶同种异型;以及检测这些患者外周血淋巴细胞中与非霍奇金淋巴瘤bcl-2原癌基因失调相关的t(14;18)基因重排频率。可用于遗传易感性、治疗相关继发肿瘤风险等研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑和中枢神经系统肿瘤、淋巴瘤。目标:I. 确定成人或儿童霍奇金病患者接受放疗和/或化疗后,外周血淋巴细胞(PBL)中与急性髓性白血病特异性相关的3、11和21号染色体畸变的频率。II. 确定接受放疗和/或化疗的儿童中枢神经系统肿瘤患者中这些畸变的频率。III. 确定这些患者的谷胱甘肽-S-转移酶同种异型,该同种异型与人类对致癌物暴露的毒理反应相关。IV. 确定这些患者PBL中t(14;18)基因重排的频率,该重排与非霍奇金淋巴瘤中bcl-2原癌基因的失调相关。概述:在治疗前、治疗期间每4周以及治疗后每3个月采集一管额外血液

【主题与分类】

主题标签:Brain and Central Nervous System Tumors、Lymphoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00006342

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00006342

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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

疾病:脑与中枢神经系统肿瘤、淋巴瘤。目的:I. 确定在接受放疗和/或化疗的成人或儿童霍奇金病患者中,与外周血淋巴细胞(PBL)中特定与急性髓性白血病相关的染色体3、11和21异常的发生频率。II. 确定在接受放疗和/或化疗的儿童中枢神经系统肿瘤患者中这些异常的发生频率。III. 确定这些患者的谷胱甘肽-S-转移酶同种异型,该同种异型与人类对致癌物暴露的毒理学反应相关。IV. 确定这些患者PBL中t(14;18)基因重排的发生频率,该重排与非霍奇金淋巴瘤中bcl-2原癌基因的失调相关。大纲:在放疗和/或化疗前、治疗期间每4周以及治疗后每3个月,额外采集一管血液。从血液样本中分离DNA,并通过聚合酶链反应(PCR)确定GSTM1、GSTT1及多种细胞色素P(CYP)450基因型。分析单核白细胞的染色体3、11和21的染色体异常。

对每位患者进行预处理核型和易位频率的测定。同时,检测外周血淋巴细胞DNA中的t(14;18)基因重排。预计招募人数:本研究将在2年内共招募50名患者。

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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