儿童复发难治性癌症 PDX 模型样本数据集
该数据集来自欧洲 MAPPYACTS 癌症精准医学试验，收录儿童复发和难治性癌症的患者来源异种移植（PDX）模型样本。已建立 131 个 PDX 模型，涵盖肉瘤、其他实体瘤、中枢神经系统肿瘤、急性白血病和淋巴瘤，建立率为 43%
基本信息
资源简介
儿童复发难治性癌症 PDX 模型样本数据集
该数据集来自欧洲 MAPPYACTS 癌症精准医学试验，收录儿童复发和难治性癌症的患者来源异种移植（PDX）模型样本。已建立 131 个 PDX 模型，涵盖肉瘤、其他实体瘤、中枢神经系统肿瘤、急性白血病和淋巴瘤，建立率为 43%。组织学、全外显子组和 RNA 测序显示其与患者原发肿瘤特征高度一致，并提供患者分子特征及临床分子肿瘤委员会优先关注的突变信息。可用于儿童癌症模型分类、分子特征研究和精准医学相关分析（来源 omicsdi.org）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：复发和难治性癌症的儿童患者最需要新的治疗方法。本研究在欧洲 MAPPYACTS 癌症精准医学试验（NCT02613962）中开发了患者来源异种移植（PDX）模型。迄今为止，在免疫缺陷小鼠中进行异位和/或原位植入后，已建立 131 个 PDX 模型：76 个肉瘤、25 个其他实体瘤、12 个中枢神经系统肿瘤、15 个急性白血病和 3 个淋巴瘤。PDX 建立率为 43%。组织学、全外显子组和 RNA 测序显示与患者原发肿瘤特征、人类白细胞抗原特征和特定代谢通路特征高度一致。提供了详细的患者分子特征，包括在临床分子肿瘤委员会中优先关注的具体突变。90 个模型已与 IMI2 ITCC Paediatric Preclini 共享。
【主题与分类】
主题标签：Genomics。本站分类：肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面：https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAD00001011048
下载信息
注册下载
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。
免登录有偿下载
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://omicsdi.org/dataset/ega/EGAD00001011048
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
复发性和难治性癌症的儿科患者最需要新的治疗方法。本研究在欧洲MAPPYACTS癌症精准医学试验（NCT02613962）中开发了患者来源异种移植（PDX）模型。迄今为止，已在免疫缺陷小鼠中通过异位和/或原位植入建立了131个PDX模型：76个肉瘤，25个其他实体瘤，12个中枢神经系统肿瘤，15个急性白血病，以及3个淋巴瘤。PDX建立率为43%。组织学、全外显子组和RNA测序显示与原发性患者肿瘤特征、人类白细胞抗原特征及特定代谢途径特征高度一致。提供了详细的患者分子特征描述，包括在临床分子肿瘤委员会中优先考虑的具体突变。90个模型已与IMI2 ITCC儿科临床前概念验证平台（IMI2 ITCC-P4）共享以供进一步利用。这个独特的复发性儿童癌症PDX生物样本库为基础和转化研究以及晚期儿科恶性肿瘤新疗法的开发提供了重要支持。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
