儿童癌症不一致双生子中的体细胞嵌合研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06054295

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

条件：儿童中枢神经系统肿瘤、中枢神经系统肿瘤、不一致双胞胎、体细胞突变。主要目标：一、通过儿童肿瘤学组项目：EveryChild登记处，对儿童期中枢神经系统肿瘤不一致的同性别双胞胎（同卵和异卵）进行描述性研究。二、比较儿童期脑肿瘤不一致的同卵双胞胎中经典癌症相关基因体细胞嵌合现象的患病率。在我们的初步研究中，我们将使用包含94个已知癌症相关基因的组合，对25对同卵双胞胎的血液和唾液DNA样本进行测序。次要目标：一、比较一部分中枢神经系统肿瘤患者治疗前和治疗后血液样本中提取的DNA所检测到的突变谱。此目标的目的是确保在双胞胎对中检测到的体细胞嵌合差异不是由癌症治疗引起的。概要：患有中枢神经系统肿瘤的双胞胎将接受血液和唾液DNA样本采集，目的是进一步了解可能导致中枢神经系统肿瘤发展的遗传差异。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。