慢性淋巴细胞白血病预后与治疗反应基因组学研究 (Duke_VA)

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE10138

标准获取流程：

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   • 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。

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，还生成了两种不同的基因组特征，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反应，并显示能准确区分反应性和非反应性CLL患者。对CLL患者淋巴细胞的微阵列分析可用于细化预后并预测对不同疗法的反应。这些结果对CLL患者的标准治疗和研究性治疗具有直接影响。关键词：两种表型状态的基因表达谱分析

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。