亚麻籽预防有乳腺癌风险的绝经前女性乳腺癌

本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为亚麻籽用于预防有乳腺癌风险的绝经前女性发生乳腺癌,属于肿瘤/乳腺癌领域

Roswell Park Cancer InstituteRoswell Park Cancer Institute
clinicaltrials
浏览 14
基因组分类Breast CancerPrecancerous Condition
Flaxseed in Preventing Breast Cancer in Premenopausal Women at Risk of Developing Breast Cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

亚麻籽预防有乳腺癌风险的绝经前女性乳腺癌

本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为亚麻籽用于预防有乳腺癌风险的绝经前女性发生乳腺癌,属于肿瘤/乳腺癌领域。源站描述显示该研究为随机研究,受试者随机分入两组,干预组每日摄入25克研磨亚麻籽并随已备好的食物服用,持续6个月,同时记录摄入时间、搭配食物及每日排便次数。研究主要评估亚麻籽补充对增殖(ki-67)与凋亡率、雌激素调控基因(Cyclin D1、survivin、VEGF)表达、血清IGF-1及IGFBP-3水平的影响,并评价其可行性与耐受性及依从性下降因素。数据可用于乳腺癌化学预防相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺癌、癌前病变。目标:主要目标: 确定每日补充25克亚麻籽是否 在六个月后改变增殖(ki-67)和凋亡率 在六个月时改变雌激素调控基因的表达:Cyclin D1、survivin和VEGF 从基线到6个月改变血清IGF-1和血清结合蛋白(IGFBP)-3水平 并评估食用亚麻籽的可行性和耐受性,并确定导致依从性下降的因素。研究大纲:这是一项随机研究。患者被随机分配到2个组中的1组。 第I组(干预):患者每日随已备好的食物摄入25克研磨亚麻籽,持续6个月。指导患者记录食用亚麻籽的时间、与何种食物一起食用,以及每日排便次数。在整个6个月的干预期间,患者……

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer、Precancerous Condition。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00794989

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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

条件:乳腺癌,癌前病变。目的:主要目标:* 确定每日补充25克亚麻籽是否* 在六个月后改变增殖(ki-67)和凋亡率* 在六个月时改变雌激素调节基因的表达:细胞周期蛋白D1、生存素和VEGF * 从基线到6个月改变血清IGF-1和血清结合蛋白(IGFBP)-3水平* 并评估亚麻籽消费的可行性和耐受性,以及确定导致依从性下降的因素。研究大纲:这是一项随机研究。患者被随机分配到2个组中的1个。* 第一组(干预):患者每天摄入25克磨碎的亚麻籽,与已准备好的食物一起,持续6个月。患者被指示记录摄入亚麻籽的时间、与哪些食物一起摄入,以及每天的排便次数。在整个6个月的干预期内,患者还完成未经通知的电话 administered 调查,回顾过去24小时内消费的所有食物和饮料。* 第二组(观察):患者不接受磨碎的亚麻籽。

所有患者需完成一份关于月经周期持续时间及经前症状(如绞痛、腹胀、头痛、失眠或其他不规则症状)是否存在或改善的日记。患者还需在1、3和6个月时完成问卷,以评估饮食、体力活动、月经史、人口学特征和病史的变化,并在基线及1、3和6个月时完成一份标本问卷。在基线及1、3和6个月时采集血液和晨尿样本,用于测定木脂素代谢物水平、亚麻籽依从性、血清硫氰酸盐、丙二醛,并通过毛细管气相色谱-质谱联用、高效液相色谱和ELISA进行生物标志物研究。研究治疗完成后,对患者每月随访一次,持续至6个月。

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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