TNBC meta分析补充文件
该数据集为三阴性乳腺癌（TNBC）中草药辅助治疗研究的补充材料，包含1个Excel文件，列出所分析临床试验中使用的中草药清单
基本信息
资源简介
TNBC meta分析补充文件
TNBC meta-analysis Supplementary File
该数据集为三阴性乳腺癌（TNBC）中草药辅助治疗研究的补充材料，包含1个Excel文件，列出所分析临床试验中使用的中草药清单。数据来源于一项关于整合中草药对早期三阴性乳腺癌治疗反应影响的meta分析，配套随机对照试验、试验序贯分析及核心草药探索研究。可用于复现研究中的药理学与生物信息学分析，支持中草药治疗TNBC的可重复性验证与进一步参考（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-10-14。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集提供关于中草药（CHM）作为三阴性乳腺癌（TNBC）辅助治疗研究的补充材料。它包括以下用于药理学和生物信息学分析的补充文件：- 补充文件：所分析临床试验中使用的中草药（CHMs）清单。该补充数据集支持题为“Effect of Integrative Chinese Herbal Medicine on Treatment Response in Early-Stage Triple-Negative Breast Cancer: A Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials with Trial Sequential Analysis and Core Herb Exploration”的手稿中呈现的分析，该手稿目前提交至Journal of Traditional and Complementary Medicine。它为可重复性和进一步参考提供了详细数据。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 23.16 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.30145936.v3。
【主题与分类】
源站学科分类：Traditional Chinese medicine and treatments。主题标签：TNBC (triple negative breast cancer。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Traditional Chinese medicine and treatments。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/TNBC_meta-analysis_Supplementary_table_S3/30145936
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Hou, Hsiang-I (2025). TNBC meta-analysis Supplementary File. figshare. Dataset
下载信息
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源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.30145936.v2
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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:
数据集大小约 23.2 KB。
数据说明
该数据集为中药（CHM）作为三阴性乳腺癌（TNBC）辅助治疗研究的补充材料。它包括用于药理学和生物信息学分析的三张补充表格：- 补充文件：所分析临床试验中使用的中药（CHMs）清单。该补充数据集支持题为“整合中药对早期三阴性乳腺癌治疗反应的影响：随机对照试验的荟萃分析及试验序贯分析和核心草药探索”的手稿中所呈现的分析，该手稿目前投稿至《传统与补充医学杂志》。它提供详细数据以供可重复性和进一步参考。
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。
