基本信息

模态

基因组

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

基因组特征用于乳腺癌辅助治疗决策的利用

该数据集英文名为 Utilization of Genomic Signature as Decision-making for Adjuvant Treatment of Breast Cancer，来源于 clinicaltrials.gov，本站归类为肿瘤 / 乳腺癌，主题标签为 Breast Cancer。其源站描述显示，这是一项多中心前瞻性队列研究，纳入对象为经肿瘤基因组分析筛选的无转移乳腺癌患者，治疗方案为含蒽环类、不含紫杉类的化疗，具体为 6 周期 FEC 100。患者可在手术前或手术后入组，并须签署书面知情同意，以对肿瘤进行蛋白质组学和基因组学分析。基因组分析结果判定为“良好签名”的患者将接受标准化疗。研究主要目标是比较该队列患者 5 年无转移生存率与回顾性研究的结果，次要目标包括总生存，以及建立从运输、提取、基因组分析到结果回报的流程回路。

【数据集背景】

该数据集对应的研究聚焦乳腺癌辅助治疗决策中的基因组签名应用。源站描述指出，研究对象为无转移乳腺癌患者，通过肿瘤的基因组分析进行筛选，并接受含蒽环类、不含紫杉类的标准化疗。研究设计为多中心前瞻性队列，患者可在手术前或手术后入组。研究试图将经基因组特征筛选后接受标准化疗患者的 5 年无转移生存结果，与回顾性研究结果进行比较，从而为辅助治疗决策提供依据。

【数据内容】

源站描述提及的数据相关内容包括：患者的肿瘤基因组分析结果，用于筛选出具有“良好签名”的患者；患者接受的化疗方案信息，即含蒽环类、不含紫杉类的 6 周期 FEC 100；以及研究的主要结局指标——5 年无转移生存率，和次要结局指标——总生存。此外，研究还涉及建立运输、提取、基因组分析、结果回报的流程回路。关于具体的变量字段、样本量、随访时间明细、数据表结构等，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。研究为多中心前瞻性队列，纳入无转移乳腺癌患者，入组时间可在手术前或手术后。患者须签署书面知情同意，方可对肿瘤进行蛋白质组学和基因组学分析。数据采集涉及肿瘤基因组分析及蛋白质组学分析，并围绕化疗方案和生存结局开展随访比较。关于具体的采集机构、采集时间跨度、数据存储形式等，源站未提供。

【适用场景】

该数据集可用于乳腺癌辅助治疗决策相关的研究场景，尤其是围绕基因组签名筛选患者并评估标准化疗结局的方向。其结局指标包括 5 年无转移生存和总生存，适合用于与回顾性研究结果进行比较的分析。研究涉及的运输、提取、基因组分析、结果回报流程回路，也可为基因组检测流程建设相关研究提供参考。关于其他具体适用场景，源站未提供。

【使用方法】

源站描述未提供具体的数据使用方式、访问权限、文件格式或分析指南。关于如何获取和使用该数据集，源站未提供。

【质量与限制】

该研究为多中心前瞻性队列，主要目标为与回顾性研究结果比较 5 年无转移生存率。源站描述未提供样本量、随访完整性、缺失数据处理、偏倚控制等质量信息。关于数据质量与使用限制的具体内容，源站未提供。

【引用与许可】

源站描述未提供引用格式、许可条款或数据使用协议。关于引用与许可的具体信息，源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT00912080

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下载信息

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使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00912080

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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。

数据说明

条件：乳腺癌。方法：本多中心前瞻性队列由经肿瘤基因组分析筛选、接受含蒽环类而不含紫杉类的化疗（6个周期FEC 100）的无转移乳腺癌患者组成。患者可在手术前或手术后入组，且必须签署书面同意书以进行肿瘤的蛋白质组学和基因组学分析。基因组分析显示“良好特征”的患者将接受标准化疗。主要目的：* 在接受含蒽环类标准化疗、经肿瘤基因组谱筛选的无转移乳腺癌患者队列中，将其5年无转移生存率与回顾性研究的结果进行比较。次要目的：* 总生存期。* 建立一条流程（运输-提取-基因组分析-结果），使化疗能够在初次手术后6周内开始。* 组织学和血清蛋白质组学探索性研究。

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