HER2靶向新辅助治疗患者应答纵向多组学特征
该数据集来自PREDIX HER2随机II期临床试验(NCT02568839),包含早期HER2阳性乳腺癌患者在接受新辅助DHP或T-DM1治疗过程中的纵向多组学数据

基本信息
资源简介
HER2靶向新辅助治疗患者应答纵向多组学特征
Longitudinal Multi-Omic Characterization of Patient Responses to Neoadjuvant HER2-Targeted Therapy
该数据集来自PREDIX HER2随机II期临床试验(NCT02568839),包含早期HER2阳性乳腺癌患者在接受新辅助DHP或T-DM1治疗过程中的纵向多组学数据。样本采集于治疗中(两周期后)和治疗后(六周期后)两个时间点,通过全外显子组测序等高通量技术进行分子表征,旨在监测HER2靶向治疗期间的肿瘤演化与肿瘤微环境动态,可用于乳腺癌基因组学及治疗应答研究(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含来自参加随机II期PREDIX HER2临床试验(NCT02568839)的早期HER2阳性乳腺癌患者的纵向多组学图谱。该研究比较了多西他赛、曲妥珠单抗和帕妥珠单抗(DHP)与曲妥珠单抗美坦新(T-DM1)的新辅助治疗。该数据收集的主要目的是监测HER2靶向治疗期间的肿瘤演化和肿瘤微环境动态。数据材料与收集:该数据集包含来自不同时间点采集的患者样本的多组学数据:治疗中(两个周期新辅助治疗后)和治疗后(六个周期新辅助治疗后)。方法与检测:使用多种高通量技术进行了全面的分子表征。这包括全外显子组测序(WES)以识别体细胞突变和
【主题与分类】
主题标签:Breast Neoplasms、Brösttumörer、Receptor, ErbB-2、ErbB-2-receptor、cancer genomics、cancergenomik、HER2-positive breast cancer、HER2-positiv bröstcancer、tumor microenvironment、tumörmikromiljö。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://researchdata.se/catalogue/dataset/2026-179/1
下载信息
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源站:https://doi.org/10.48723/js80-sx29
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- 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
该数据集包含来自随机II期PREDIX HER2临床试验(NCT02568839)入组的早期HER2阳性乳腺癌患者的纵向多组学图谱。该研究比较了新辅助治疗多西他赛、曲妥珠单抗和帕妥珠单抗(DHP)与曲妥珠单抗美坦新(T-DM1)的疗效。该数据收集的主要目的是监测HER2靶向治疗期间的肿瘤演化和肿瘤微环境动态。数据材料与收集:该数据集包含来自患者样本在不同时间点采集的多组学数据:治疗中(新辅助治疗两个周期后)和治疗后(新辅助治疗六个周期后)。方法与检测:使用多种高通量技术进行了全面的分子表征。这包括全外显子组测序(WES)以识别体细胞突变和基因组改变,RNA测序(RNA-seq)用于批量转录组分析,以及蛋白质组学以监测蛋白质丰度。
此外,使用Xenium In Situ平台进行了基于成像的空间转录组学分析,以绘制肿瘤微环境的空间组织;请注意,Xenium空间数据仅适用于治疗中时间点。数据集包括以下内容:1) RNA-seq/sequencing_batch/Sample.fastq.gz 文件夹,包含来自RNA-seq的原始双端FASTQ文件。每个肿瘤样本在测序样本/泳道索引组合中进行了多重标记。文件名以项目-样本ID开头,并包含R1或R2,分别表示正向和反向读段。2) WES/sequencing_batch/Sample.fastq.gz 文件夹,包含来自RNA-seq的原始双端FASTQ文件。文件名以项目-样本ID开头,并包含R1或R2,分别表示正向和反向读段。3) Xenium_5k 每个子文件夹包含由Xenium Ranger分析流程为单个组织切片生成的标准化、未压缩输出目录。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




