宿主基因组甲基化:肛门癌检测的筛查工具

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为宿主基因组甲基化作为肛门癌检测的筛查工具。源站描述聚焦肛门癌的病理现状,指出2020年全球报告约3万例肛门鳞状细胞癌,女性占2/3,年龄标化发病率男性为0.35/10万人年、女性为0.57/10万人年;感染HIV的男男性行为者(MSM)风险显

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clinicaltrials
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基因组分类Anal Cancer
Host Genome Methylation: a Screening Tool in Anal Cancer Detection

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

宿主基因组甲基化:肛门癌检测的筛查工具

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为宿主基因组甲基化作为肛门癌检测的筛查工具。源站描述聚焦肛门癌的病理现状,指出2020年全球报告约3万例肛门鳞状细胞癌,女性占2/3,年龄标化发病率男性为0.35/10万人年、女性为0.57/10万人年;感染HIV的男男性行为者(MSM)风险显著升高,2012年研究报告其相对风险较非HIV感染男性人群增加80倍,且更易暴露于肛门HPV感染。该数据可用于肛门癌筛查相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Anal Cancer. I. 关于病理学的当前知识状态 2020年,全球报告了30,000例肛门鳞状细胞癌。这些癌症在2/3的病例中影响女性。它们在一般人群中相当罕见,男性年龄标化发病率为每10万人年0.35例,女性为0.57例。感染HIV的男男性行为者(MSM)人群患肛门癌的风险更高:2012年的研究报告称,与非HIV感染的男性人群相比,其相对风险增加了80倍。该人群也更易暴露于肛门HPV感染,这加剧了与HIV感染相关的免疫失调。因此,该人群已经是基于细胞学进行肛管癌筛查的具体建议的对象。最近的一项荟萃分析对肛门癌风险进行了分层,

【主题与分类】

主题标签:Anal Cancer。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06792604

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    • 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:肛门癌。一、关于病理学的当前知识状况 2020年,全球报告了30,000例肛门鳞状细胞癌病例。这些癌症在女性中占2/3。在一般人群中相当罕见,男性年龄标准化发病率为每10万人年0.35例,女性为0.57例。感染HIV的男男性行为者(MSM)人群患肛门癌的风险更高:2012年的研究报告称,与非HIV感染的男性人群相比,相对风险增加了80倍。该人群也更易暴露于肛门HPV感染,这加剧了与HIV感染相关的免疫功能障碍。因此,该人群早已成为基于细胞学检查的肛管癌筛查具体建议的对象。最近的一项荟萃分析对不同人群的肛门癌风险进行了分层。它证实了感染HIV的MSM人群中肛门癌的超额风险(在45岁以上的感染HIV的MSM中高达每10万人年100例)。它还确定了其他有肛门癌风险的人群。

已经明确的是,曾患宫颈癌或外阴阴道癌的女性中,肛门癌的发病率较高。但Clifford等人的这项荟萃分析显示,根据既往HPV诱导癌症类型的不同,肛门癌风险的分层也有所不同。因此,有外阴癌病史者肛门癌发病率最高,为每10万人年50例,而有阴道癌或宫颈癌病史者则接近每10万人年10例。另一个肛门癌风险群体由未感染HIV的免疫抑制人群组成,尤其是实体器官移植受者,其肛门癌发病率因移植类型不同而异,最重要的是取决于移植后的时间。总体而言,无论性别,高收入国家的肛门癌发病率均较高。2018年,新增肛门癌病例1,532例

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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