转移性卵巢癌女性PARP抑制剂治疗前后基因图谱

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦转移性卵巢癌女性在接受PARP抑制剂治疗前后的遗传图谱,同时涉及急性髓系白血病和骨髓增生异常

European Institute of OncologyEuropean Institute of Oncology
clinicaltrials
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基因组分类Leukemia, Myeloid, AcuteMyeloid DysplasiaOvarian Epithelial Cancer
Genetic Landscape in Women with Metastatic Ovarian Cancer Before and During Treatment with PARP Inhibitors

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

转移性卵巢癌女性PARP抑制剂治疗前后基因图谱

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦转移性卵巢癌女性在接受PARP抑制剂治疗前后的遗传图谱,同时涉及急性髓系白血病和骨髓增生异常。数据包含外周血样本的形态学评估和10色多参数流式细胞术免疫表型分析,用于识别造血谱系发育异常、原始细胞及分化途径异常。可用于探索PARP抑制剂治疗相关的血液学毒性及继发性髓系肿瘤的监测与分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性髓系白血病、骨髓增生异常、卵巢上皮癌。停药后对外周血样本进行以下分析:1. 形态学评估,可能识别涉及一个或多个造血谱系的发育异常改变,提示或排除骨髓增生异常综合征或急性白血病;2. 单核细胞表型的流式细胞术分析,以识别分化途径中可能的异常及原始细胞的存在。免疫表型分析将通过10色多参数FACS分析(Navios, Beckman Coulter)进行。髓系细胞成熟及祖细胞/原始细胞的存在将在血液样本中使用以下标志物进行评估: CD66b, CD11b, CD16, CD38, CD34, CD13, CD14, CD33, CD45, HLA-DR CD34, CD117, CD45, CD10, CD19, CD13, CD33, CD64, CD36, CD71

【主题与分类】

主题标签:Leukemia, Myeloid, Acute、Myeloid Dysplasia、Ovarian Epithelial Cancer。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06785077

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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:白血病,髓系,急性,髓系发育异常,卵巢上皮癌。停药后对外周血进行分析,将对外周血样本进行以下分析:1. 形态学评估,可能识别涉及一个或多个造血谱系的发育异常改变,提示或排除骨髓增生异常综合征或急性白血病;2. 对单核细胞表型进行流式细胞术分析,以识别分化途径中可能的异常及原始细胞的存在。免疫表型分析将通过10色多参数FACS分析(Navios,Beckman Coulter)进行。髓系细胞成熟及祖细胞/原始细胞的存在将在血液样本中使用以下标记物进行评估:* CD66b、CD11b、CD16、CD38、CD34、CD13、CD14、CD33、CD45、HLA-DR * CD34、CD117、CD45、CD10、CD19、CD13、CD33、CD64、CD36、CD71 其余分析将在解冻的单核细胞上进行。每次染色均将使用细胞活力标记物(Live/Dead,Thermo Fisher Scientific)。参数将根据先前从基因组和表型分析中获得的结果进行选择。

将通过比较患者来评估治疗对不同细胞群体的影响。骨髓分析 骨髓材料将通过骨髓穿刺和骨髓活检获取,并进行以下分析:* 骨髓穿刺:1. 形态学评估,可能识别涉及一个或多个造血谱系的发育异常改变,提示或排除骨髓增生异常综合征或急性白血病;2. 单核细胞表型的流式细胞分析,以识别分化途径中可能的异常及原始细胞的存在;3. 细胞遗传学和FISH分析,以识别既往或正在进行的治疗可能诱导的染色体异常的存在。肝素抗凝的骨髓样本将送至血液学实验室,并按照标准诊断程序进行新鲜处理。对于细胞遗传学

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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