PRJNA909913：NCT03343197 临床生物标志物数据
手术后，受试者可以选择继续（或开始）接受 AG-120 或 AG-881 治疗。主题标签：脑肿瘤、低级别胶质瘤、IDH1突变、AG-120、AG-881、转录组测序、临床试验
基本信息
资源简介
PRJNA909913：NCT03343197 临床生物标志物数据
PRJNA909913: NCT03343197: Clinical Biomarker Data 是一个与脑肿瘤临床研究相关的数据集，来源于 ncbi.nlm.nih.gov，本站将其归类于肿瘤 / 脑肿瘤方向。该数据集围绕 IDH1 突变低级别胶质瘤患者展开，记录了患者在接受 AG-120（ivosidenib）、AG-881（vorasidenib）或安慰剂治疗 28 天后进行手术切除的相关研究数据，并包含基于外显子捕获的转录组测序内容。数据集的核心价值在于将临床试验干预与分子层面的测序信息相结合，为探索低级别胶质瘤的生物学特征和候选药物的作用机制提供数据基础。主题标签涵盖脑肿瘤、低级别胶质瘤、IDH1 突变、AG-120、AG-881、转录组测序和临床试验，整体定位属于临床生物标志物数据资源。
【数据集背景】
该数据集对应的临床研究为 NCT03343197，研究对象为 IDH1 突变的低级别胶质瘤患者。研究设计为在手术切除前给予 AG-120（ivosidenib）、AG-881（vorasidenib）或安慰剂，持续 28 天。这一设计使得研究者能够在药物暴露后获取肿瘤组织，从而在临床干预背景下观察肿瘤的分子特征。数据集名称中的 Clinical Biomarker Data 表明其关注点在于临床相关的生物标志物信息，而测序数据则为生物标志物分析提供了分子层面的支撑。
【数据内容】
数据集包含来自上述临床试验活检样本的新一代测序数据。具体而言，手术样本的一部分被用于基于外显子捕获的转录组测序，采用的平台为 Personalis ACE Whole Transcriptome。该测序方式针对转录组进行外显子捕获，能够获取样本中基因表达相关的序列信息。数据集整体由测序数据构成，配合临床试验中患者的治疗分组与样本来源信息，形成与临床生物标志物研究相关的数据集合。
【采集与来源】
数据来源于 ncbi.nlm.nih.gov。样本采集流程为：患者先接受 AG-120、AG-881 或安慰剂治疗 28 天，随后进行手术切除；手术样本的一部分被提交进行外显子捕获-based 转录组测序。手术后，受试者可以选择继续或开始接受 AG-120 或 AG-881 治疗。该数据集即为该临床试验中所获取活检样本的测序数据。
【适用场景】
该数据集适用于与 IDH1 突变低级别胶质瘤相关的转化研究与临床生物标志物探索。潜在用途包括：分析药物暴露后肿瘤转录组特征的变化，比较不同治疗组之间的基因表达差异，探索与 AG-120 或 AG-881 相关的分子响应标志物，以及为低级别胶质瘤的基础与临床研究提供测序层面的参考数据。由于数据与具体临床试验关联，也可用于方法学研究中关于临床试验样本测序数据整合与分析的讨论。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA909913
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
IDH1突变的低级别胶质瘤患者在手术切除前接受AG-120（ivosidenib）、AG-881（vorasidenib）或安慰剂治疗28天。手术样本的一部分被送检进行外显子捕获转录组测序（Personalis ACE Whole Transcriptome）。手术后，受试者可选择继续（或开始）接受AG-120或AG-881治疗。本数据集包含来自临床试验NCT03343197（AG-120和AG-881在低级别胶质瘤受试者中的研究）活检所获样本的新一代测序数据。
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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