CPS-II营养队列巢式病例对照研究中的代谢组学与乳腺癌风险

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦肿瘤/乳腺癌方向,基于美国癌症协会1992年建立的CPS-II营养队列(184,185名男女)开展巢式病例对照研究,纳入1,547名绝经后女性,收集1992/1993年基线问卷、1997年起随访问卷及1998年6月至2001年5月的血标本(21,

American Cancer Society, Inc.American Cancer Society, Inc.
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表格预测Breast Cancer
Metabolomics and Breast Cancer Risk in a Nested Case-control Study of the Cancer Prevention Study-II Nutrition Cohort

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

CPS-II营养队列巢式病例对照研究中的代谢组学与乳腺癌风险

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦肿瘤/乳腺癌方向,基于美国癌症协会1992年建立的CPS-II营养队列(184,185名男女)开展巢式病例对照研究,纳入1,547名绝经后女性,收集1992/1993年基线问卷、1997年起随访问卷及1998年6月至2001年5月的血标本(21,963名女性提供),旨在探究饮食、生活方式与血清代谢组学同乳腺癌风险的关系,可用于乳腺癌风险相关代谢标志物与暴露因素的预测建模研究(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。本研究旨在通过一项纳入1,547名绝经后女性的巢式病例对照研究,探讨饮食、生活方式、血清代谢组学与乳腺癌风险的关系,该研究人群来自癌症预防研究II(CPS-II)营养队列。CPS-II营养队列是一项前瞻性队列研究,由美国癌症协会于1992年建立,旨在研究184,185名男女的癌症发病率和死亡率。参与者在1992/1993年完成了一份自填基线问卷,内容包括人口统计学、病史和生活方式信息。1997年向在世参与者发送了随访问卷,此后每两年发送一次,以更新暴露信息并确认新诊断的癌症。1998年6月至2001年5月期间,从21,963名女性中采集了血液标本。所有参与者在当时完成了一份简短问卷并提供了知情同意。

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03282812

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数据说明

条件:乳腺癌。本研究旨在通过一项巢式病例对照研究,探讨饮食、生活方式及血清代谢组学与乳腺癌风险的关系,该研究纳入来自癌症预防研究II(CPS-II)营养队列的1,547名绝经后女性。CPS-II营养队列是一项关于癌症发病率和死亡率的前瞻性队列研究,由美国癌症协会于1992年建立,涵盖184,185名男性和女性。参与者在1992/1993年完成了一份自填基线问卷,内容包括人口统计学、病史和生活方式信息。随访问卷于1997年发送给在世参与者,此后每两年发送一次,以更新暴露信息并确认新诊断的癌症。1998年6月至2001年5月期间,从21,963名女性中采集了血液标本。所有参与者在采血时完成了一份简短问卷并提供了知情同意。从每位参与者采集的非空腹全血经冷藏过夜运送至中心生物样本库,经处理后于约-130°C的液氮中冷冻长期保存。

在提供血液样本的21,963名女性中,研究人员确定了782名绝经后女性,这些女性在采血日期至2011年6月期间被诊断为浸润性乳腺癌,且在采血前或在其乳腺癌诊断之前未被诊断出癌症(非黑色素瘤皮肤癌除外)。对照组与病例按出生日期、采血日期和种族以1:1比例匹配,且在病例诊断日期时无癌症。被选为对照组的17名女性后来被诊断为乳腺癌,此时她们成为病例。共有1,547名绝经后女性被纳入这项乳腺癌巢式病例对照研究。

数据加载示例(图像类)

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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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