解码毛细胞白血病微环境中细胞外囊泡驱动的通讯以改善患者管理
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦毛细胞白血病（HCL）微环境中细胞外囊泡驱动的细胞间通讯研究。源站描述指出，细胞外囊泡是血浆中循环的小颗粒，携带蛋白质、脂质和核酸，参与细胞间通讯；研究假设 HCL 来源的细胞外囊泡通过调控肿瘤微环境中的免疫细胞和基质细胞维持肿瘤克隆，可能促进
基本信息
资源简介
解码毛细胞白血病微环境中细胞外囊泡驱动的通讯以改善患者管理
该数据集英文名为“Decoding the Extracellular Vesicles-driven Communication in the Microenvironment of Hairy Cell Leukemia to Improve Patient Care Management”，在站内归入肿瘤／白血病分类，来源为 clinicaltrials.gov。其研究条件为毛细胞白血病（Hairy Cell Leukemia，HCL）。源站描述指出，细胞外囊泡是血浆中循环的小颗粒，携带蛋白质、脂质和核酸，是细胞间通讯的关键参与者。该研究的核心假设是：HCL 来源的细胞外囊泡通过调控肿瘤微环境中包括免疫细胞和基质细胞在内的特定关键细胞，参与维持肿瘤克隆，并可能促进免疫逃逸与骨髓纤维化。因此，这些循环颗粒有望用于识别与生物学相关、疾病特异且基于细胞外囊泡的特征签名，并将其与结局相关联。数据集主题标签为 Hairy Cell Leukemia (HCL)。
【数据集背景】
毛细胞白血病是一种血液系统肿瘤，本数据集所对应的研究聚焦于该疾病微环境中的细胞间通讯机制。源站描述强调，细胞外囊泡作为血浆中循环的小颗粒，因其携带蛋白质、脂质和核酸的货物而成为细胞间通讯的关键角色。研究提出的驱动性假设是：在毛细胞白血病中，肿瘤来源的细胞外囊泡通过调控肿瘤微环境中的选定关键细胞——包括免疫细胞和基质细胞——参与维持肿瘤克隆，并可能有利于免疫逃逸和骨髓纤维化。基于这一背景，研究进一步设想这些循环颗粒可用于识别与生物学相关、疾病特异且以细胞外囊泡为基础的签名，并将其与患者结局相关联，从而服务于患者管理。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Hairy Cell Leukemia (HCL)，所属分类为肿瘤／白血病。源站描述提及的研究对象包括血浆中循环的细胞外囊泡及其携带的蛋白质、脂质和核酸货物，以及肿瘤微环境中的免疫细胞和基质细胞。源站描述还提出，研究关注的是与结局相关联的、基于细胞外囊泡的疾病特异性签名。除上述内容外，关于数据集的具体变量、样本量、文件格式与记录条数，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，源站描述列出的研究条件为毛细胞白血病（HCL）。研究涉及对血浆中循环细胞外囊泡的观察与分析，并关注其在肿瘤微环境中对免疫细胞和基质细胞的作用。关于采集时间、采集地点、纳入排除标准及具体检测平台，源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集适用于围绕毛细胞白血病微环境中细胞外囊泡驱动的细胞间通讯开展研究，例如探讨细胞外囊泡对免疫细胞和基质细胞的调控作用、肿瘤克隆维持机制、免疫逃逸与骨髓纤维化等方向。源站描述还指出，这些循环颗粒可能有助于识别与生物学相关、疾病特异且基于细胞外囊泡的签名，并将其与结局关联，因此可用于探索与患者管理相关的生物学标志特征。其他具体应用场景源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06774677
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
疾病：毛细胞白血病（HCL）。细胞外囊泡是血浆中循环的小颗粒，因其携带蛋白质、脂质和核酸等货物，已被记录为细胞间交流的关键参与者。本研究的驱动假设是，在毛细胞白血病中，细胞外囊泡通过调节肿瘤微环境中的选定关键细胞（包括免疫细胞和基质细胞）来促进肿瘤克隆的维持，可能有利于免疫逃逸和骨髓纤维化。因此，这些循环颗粒可能有助于识别与结局相关的、基于细胞外囊泡的生物学相关疾病特异性特征。
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。
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