免疫治疗相关中枢神经系统不良反应研究数据集
该数据集包含了2019年至2024年间关于免疫治疗相关中枢神经系统不良反应的多模态研究数据，主要涵盖临床表格、实验测量结果和调查问卷等文本与数值型数据，用于支持免疫治疗安全性、神经毒性机制及临床预后等方面的研究。
基本信息
资源简介
免疫治疗相关中枢神经系统不良反应研究数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《all_data》。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset contains all research data collected for irAE-CNS conducted between 2019.1 and 2024.9. The collection includes files comprising experimental measurements, survey responses, processed analyses. Data formats include CSV, RDATA, and Excel. The complete dataset is organized into categories. All files follow consistent naming conventions and include detailed metadata describing collection methods, instruments/settings used, and processing steps
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个。数据集 DOI：10.57760/sciencedb.27724。
【主题与分类】
主题标签：cancer、immunotherapy、adverse events、PET/CT、neuropsychiatry test、CSF、Multi-omics、cancer、immunotherapy、adverse events。
【获取与许可】
源站页面：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=01841dda980242568172923ac7b80a13
规范引用：CSTR 31253.11.sciencedb.27724
下载信息
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需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=01841dda980242568172923ac7b80a13
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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集汇集了2019年1月至2024年9月期间针对免疫检查点抑制剂相关中枢神经系统不良反应（irAE-CNS）所收集的全部研究数据。数据内容包括实验测量结果、调查问卷反馈、经过处理的统计分析结果等，存储格式主要为CSV、RDATA和Excel。数据集按照统一规范进行组织，采用一致的命名规则，并附有详细的元数据，描述了数据采集方法、使用的仪器或设置以及处理步骤。该数据集主要应用于免疫治疗安全性评估、神经毒性机制研究以及临床决策支持等领域。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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