埃塞俄比亚慢性髓性白血病队列中ASXL1突变与高残留疾病负担及免疫失调关联数据集

摘要 / 数据集概览 本存储库包含支持题为“简要报告:ASXL1突变与埃塞俄比亚慢性髓性白血病队列中的免疫失调和高危临床特征相关”的手稿的主要数据集

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2026-10-19 更新
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基因组分类慢性髓性白血病ASXL1突变免疫失调LAMP检测埃塞俄比亚队列肿瘤
ASXL1 Mutations Associate with High Residual Disease Burden and Immune Dysregulation in an Ethiopian Chronic Myeloid Leukemia Cohort

基本信息

模态
基因组
大小
0.000017262 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

埃塞俄比亚慢性髓性白血病队列中ASXL1突变与高残留疾病负担及免疫失调关联数据集

摘要 / 数据集概览 本存储库包含支持题为“简要报告:ASXL1突变与埃塞俄比亚慢性髓性白血病队列中的免疫失调和高危临床特征相关”的手稿的主要数据集

ASXL1 Mutations Associate with High Residual Disease Burden and Immune Dysregulation in an Ethiopian Chronic Myeloid Leukemia Cohort

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):摘要 / 数据集概览 本存储库包含支持题为“简要报告:ASXL1突变与埃塞俄比亚慢性髓性白血病队列中的免疫失调和高危临床特征相关”的手稿的主要数据集。慢性髓性白血病(CML)在不同全球人群中表现出不同的分子谱。该数据集提供了来自埃塞俄比亚CML队列(n=24)的匿名环介导等温扩增(LAMP)检测结果。该研究专门调查与ASXL1突变(靶向区域C970–C1005)相关的频率、临床相关性和失调模式,旨在阐明CML患者的高危临床特征。文件描述 Variant_Frequency__C970-C1005_20220613 Samuel Kinde Birru LAMP.xlsx(17.9 kB):包含匿名患者队列数据、样本变异频率的电子表格

【主题与分类】

主题标签:慢性髓性白血病、ASXL1突变、免疫失调、LAMP检测、埃塞俄比亚队列、肿瘤。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23473003

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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    • 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。

数据集大小约 17.3 KB。

数据说明

摘要 / 数据集概述 本存储库包含支撑题为“简报:ASXL1突变与埃塞俄比亚慢性髓性白血病队列中的免疫失调及高危临床特征相关”的手稿的主要数据集。慢性髓性白血病(CML)在不同全球人群中表现出不同的分子特征。本数据集提供了来自埃塞俄比亚CML队列(n=24)的匿名环介导等温扩增(LAMP)检测结果。该研究专门探讨了与ASXL1突变(靶向区域C970–C1005)相关的频率、临床相关性及失调模式,旨在阐明CML患者中的高危临床特征。 文件说明 Variant_Frequency__C970-C1005_20220613 Samuel Kinde Birru LAMP.xlsx(17.9 kB):包含匿名患者队列数据、样本变异频率以及来自LAMP检测的相应原始定量值的电子表格。 方法学摘要 队列:来自经临床验证的埃塞俄比亚慢性髓性白血病队列的匿名数据。

伦理声明与数据可用性 根据临床研究伦理标准,所有可识别患者身份的信息均已严格匿名化处理。依据Discovery Oncology数据共享政策,本数据已公开提供,以供同行评审和可重复性验证之用。通信 如对研究方法有疑问或需申请进一步合作资源,请联系通讯作者:通讯作者:Samuel Kinde Birru 电子邮箱:[samuel.kinde@aau.edu.et 或 ssamuelkindeb@gmail.com]

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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