慢性淋巴细胞白血病预后改善与治疗反应预测的基因组学方法 (Mayo_Ohio)
该数据集来自 omicsdi.org，属于肿瘤/白血病领域，聚焦慢性淋巴细胞白血病（CLL）。源站描述显示，研究利用基因表达谱分析，基于癌细胞系和患者白血病样本构建反映疾病进展及化疗或化学免疫治疗反应的基因组特征，并在四个独立队列共301例CLL患者中验证
基本信息
资源简介
慢性淋巴细胞白血病预后改善与治疗反应预测的基因组学方法 (Mayo_Ohio)
该数据集英文名为 A Genomic Approach to Improve Prognosis and Predict Therapeutic Response in Chronic Lymphocytic Leukemia (Mayo_Ohio)，来源于 omicsdi.org，属于肿瘤 / 白血病领域，主题标签为 Transcriptomics。慢性淋巴细胞白血病（CLL）是一种异质性恶性肿瘤，临床病程差异较大。尽管临床和实验室参数越来越多地用于细化预后判断，但这些参数并不能准确预测患者对常用治疗的反应。该研究采用基因表达谱分析，旨在生成并进一步优化预后和预测标志物。研究利用癌细胞系和患者白血病样本，构建了反映疾病进展以及对化疗或化学免疫治疗反应的基因组特征，并在四个独立队列、共计301例CLL患者中进行了验证。整体而言，该数据集聚焦于通过转录组学手段改善CLL的预后评估和治疗反应预测。
【数据集背景】
慢性淋巴细胞白血病（CLL）是一种异质性恶性肿瘤，其临床病程具有可变性。临床和实验室参数虽然日益被用于细化预后判断，但仍无法准确预测患者对常用治疗的反应。基于这一背景，该研究尝试通过基因表达谱分析来生成并进一步优化预后与预测标志物，以期弥补传统临床和实验室参数在治疗反应预测方面的不足。该数据集所属领域为肿瘤 / 白血病，主题标签为 Transcriptomics，来源站为 omicsdi.org。
【数据内容】
该数据集的核心内容围绕基因表达谱分析展开。研究利用癌细胞系和患者白血病样本，构建了反映疾病进展以及对化疗或化学免疫治疗反应的基因组特征。具体而言，研究创建了与进展性疾病以及化疗或化学免疫治疗反应相关的基因组特征。此外，研究还从患者白血病细胞基因表达数据中构建了一个预后基因组特征，该特征与临床参数结合后，能够在训练数据集中从统计学上区分疾病稳定或进展的患者。源站描述在“The pro”处截断，因此该预后基因组特征的完整名称、具体构成以及后续内容未在现有信息中给出。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 omicsdi.org。研究使用的样本包括癌细胞系和患者白血病样本。验证工作使用了来自四个独立队列的独立临床数据，这四个队列总共代表301例CLL患者。关于样本采集的具体时间、地点、机构、伦理审批信息以及原始数据的具体来源机构，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于与慢性淋巴细胞白血病（CLL）相关的转录组学研究，尤其是利用基因表达谱分析改善预后评估和预测治疗反应的场景。具体而言，其构建的基因组特征可用于反映疾病进展，以及化疗或化学免疫治疗的反应。研究还展示了将患者白血病细胞基因表达数据构建的预后基因组特征与临床参数结合，用于在训练数据集中从统计学上区分疾病稳定或进展患者的潜在用途。关于该数据集在其他疾病、其他治疗类型或其他研究设计中的适用性，源站未提供。
【使用方法】
源站描述提及，研究使用癌细胞系和患者白血病样本创建基因组特征，并使用来自四个独立队列、共计301例CLL患者的独立临床数据进行验证。这表明该数据集的使用可能涉及在训练数据集中构建和优化预后与预测标志物，并在独立队列中进行验证。然而，关于数据的具体格式、访问方式、预处理步骤、分析工具、代码或流程等操作层面的信息，源站未提供。
【质量与限制】
该研究在四个独立队列、共计301例CLL患者中验证了所构建的基因组特征，这为结果提供了一定程度的独立验证支持。然而，源站描述在“The pro”处截断，因此关于该预后基因组特征的完整描述、统计效能、验证结果的具体细节以及研究的局限性均未完整呈现。此外，关于数据集的样本量细节、数据完整性、批次效应、平台信息、缺失值情况以及潜在偏倚等质量相关信息，源站未提供。该数据集属于肿瘤 / 白血病领域，主题标签为 Transcriptomics，其结论是否可推广至更广泛的CLL人群或其他相关疾病，需依据完整研究信息进一步判断，现有信息不足以支持此类推断。
【引用与许可】
关于该数据集的引用方式、文献出处、DOI、许可协议、使用条款以及数据共享政策等信息，源站未提供。
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/geo/GSE10137
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
慢性淋巴细胞白血病（CLL）是一种异质性恶性肿瘤，其临床病程多变。尽管临床和实验室参数越来越多地被用于细化预后判断，但它们并不能准确预测对常用治疗的反应。我们采用基因表达谱分析来生成并进一步优化预后和预测标志物。利用癌细胞系和患者白血病样本，我们构建了反映疾病进展及对化疗或化学免疫治疗反应的基因组特征。我们使用来自四个独立队列、共计301例CLL患者的独立临床数据验证了这些特征。结合临床参数，由患者白血病细胞基因表达数据生成的预后基因组特征能够在训练数据集中从统计学上区分病情稳定或进展的患者。随后，该进展特征在两个独立数据集中得到验证，显示出能够准确识别有疾病进展风险患者的能力。
此外，还生成了两种独特的基因组特征，分别预测对苯丁酸氮芥或喷司他丁、环磷酰胺和利妥昔单抗的治疗反应，并证明这些特征能准确区分应答与非应答的慢性淋巴细胞白血病（CLL）患者。对CLL患者淋巴细胞的微阵列分析可用于细化预后判断及预测对不同疗法的反应。这些结果对CLL患者的标准治疗及研究性治疗具有直接影响。关键词：两种表型状态（应答者与进展者）的基因表达谱分析
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。
