I-SPY2试验中HER2阳性乳腺癌新辅助T-DM1/帕妥珠单抗与紫杉醇/曲妥珠单抗/帕妥珠单抗治疗数据集
该数据集来自I-SPY2新辅助平台试验,针对高危早期乳腺癌,包含T-DM1/P、THP及TH对照三组共127例治疗前新鲜冷冻肿瘤样本,使用GPL16233和GPL20078表达芯片检测,经ComBat批次校正后合并为基因水平数据集

基本信息
资源简介
I-SPY2试验中HER2阳性乳腺癌新辅助T-DM1/帕妥珠单抗与紫杉醇/曲妥珠单抗/帕妥珠单抗治疗数据集
该数据集来自I-SPY2新辅助平台试验,针对高危早期乳腺癌,包含T-DM1/P、THP及TH对照三组共127例治疗前新鲜冷冻肿瘤样本,使用GPL16233和GPL20078表达芯片检测,经ComBat批次校正后合并为基因水平数据集。数据涵盖HER2、ER/PR及增殖通路相关生物标志物,可用于分析这些标志物与病理完全缓解(pCR)的关联,支持乳腺癌新辅助治疗疗效预测与生物标志物研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Ado-trastuzumab emtansine联合pertuzumab(T-DM1/P)和紫杉醇联合曲妥珠单抗及pertuzumab(THP)是I-SPY 2中评估的实验性方案之一,该试验是一项针对高危、早期乳腺癌的新辅助平台试验。在预先定义的分析中,我们评估了治疗前时间点的10个生物标志物,涉及HER2、ER/PR和增殖通路,以检验它们与pCR(完全病理缓解)的关联。总体设计:来自高危、早期乳腺癌新辅助ISPY2试验的新鲜冷冻治疗前乳腺肿瘤(n=127:52例TDM1/P组,44例THP组,31例TH对照组)使用GPL16233(n=22)或GPL20078(n=105)表达芯片进行检测;这些数据在使用ComBat进行批次校正后合并为单一基因水平数据集。样本特征及其值表示:HER2:HER2基因的状态。1 = 阳性;0
【主题与分类】
主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA753123
下载信息
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA753123
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- 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
Ado-trastuzumab emtansine联合pertuzumab(T-DM1/P)以及紫杉醇联合曲妥珠单抗和pertuzumab(THP)是I-SPY 2试验中评估的两种实验性治疗方案,该试验是一项针对高风险早期乳腺癌的新辅助平台试验。在预先设定的分析中,我们评估了治疗前时间点HER2、ER/PR和增殖通路中的10种生物标志物,以检验它们与pCR(病理完全缓解)的关联。总体设计:来自高风险早期乳腺癌新辅助I-SPY2试验的新鲜冷冻治疗前乳腺肿瘤(n=127:TDM1/P组52例,THP组44例,TH对照组31例)使用GPL16233(n=22)或GPL20078(n=105)表达芯片进行检测;使用ComBat进行批次校正后,这些数据被合并为一个基因水平的数据集。样本特征及其值代表:HER2:HER2基因的状态。1=阳性;0=阴性。HR:激素(雌激素和孕激素)受体的状态。1=阳性;0=阴性。
pCR:病理完全缓解(pCR)状态 1 = 完全缓解;0 = 未达到完全缓解 MP:MammaPrint状态 0 = MammaPrint高风险1(MP1);1 = MammaPrint(超)高风险2(MP2) 试验组:每位患者所属的试验组别 - “T-DM1/P组”、“THP组”或“TH对照组”。 最初,对大约900名患者的原始数据应用了ComBat批次校正处理,但我们无法公开这部分数据。从该组中得出的线性调整因子可用于这127名患者的小组。ISPY2_LinearFit_forCombiningExp文件包含了从原始数据到批次校正数据的线性调整。对于基因水平上完全归一化和批次校正后的数据,请使用补充文件中提供的ISPY2ResID_THP_TDM1P_Ctr_ExpDat_GeneLevel_n127.txt。关于手稿中使用的生物标志物/签名,请参阅手稿中的补充数据文件。
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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