慢性期CML伊马替尼应答基因表达预测数据集
该数据集来自NCBI，标题为基于基因表达预测慢性期CML患者的伊马替尼应答。源站描述指出，TKI治疗CML的应答评估依赖ELN等既定标准，只能在治疗开始后分层患者；研究者利用治疗前晚期慢性期CML患者外周血样本的基因表达谱构建伊马替尼应答预测基因标签
基本信息
资源简介
慢性期CML伊马替尼应答基因表达预测数据集
Gene expression-based imatinib response prediction in chronic phase CML
该数据集来自NCBI，标题为基于基因表达预测慢性期CML患者的伊马替尼应答。源站描述指出，TKI治疗CML的应答评估依赖ELN等既定标准，只能在治疗开始后分层患者；研究者利用治疗前晚期慢性期CML患者外周血样本的基因表达谱构建伊马替尼应答预测基因标签。数据集含1个文件（GSE44589_series_matrix.txt.gz），主题标签涉及表达谱芯片、GPL570平台和9606物种，可用于CML应答预测建模研究（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Feb 22 201。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：酪氨酸激酶抑制剂（TKI）治疗慢性髓性白血病（CML）由预先定义的欧洲白血病网（ELN）或其他应答标准指导。这仅允许在治疗开始期间而非之前对患者进行分层。基于基因表达谱（GEP）的应答预测可能成为CML患者分层的宝贵工具，但迄今为止已发表的应答预测数据相互矛盾。我们通过GEP从晚期慢性期治疗前CML患者的外周血样本中生成了伊马替尼应答预测基因标签。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签：Expression profiling by array、GPL570、9606。本站分类：肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE44589
【使用注意】
· 源站最后修改于 Dec 31 202，引用时请注意版本时效。
下载信息
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
慢性髓性白血病（CML）的酪氨酸激酶抑制剂（TKI）治疗依据预先定义的欧洲白血病网（ELN）或其他疗效标准进行指导。这使得患者分层只能在治疗开始期间进行，而无法在治疗开始前进行。基于基因表达谱（GEP）的疗效预测可能成为CML患者分层的有价值工具，但迄今为止已发表的疗效预测数据相互矛盾。我们通过GEP从晚期慢性期初治CML患者的外周血样本中生成了一项伊马替尼疗效预测基因特征。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
