毛细胞白血病：利用细胞外囊泡全效改善患者管理
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦毛细胞白血病（HCL）患者血浆中的细胞外囊泡。细胞外囊泡是血浆中检测到的小颗粒，携带蛋白质、脂质和核酸，参与细胞间通讯
基本信息
资源简介
毛细胞白血病：利用细胞外囊泡全效改善患者管理
该数据集英文名为“Hairy Cell Leukemia: Harnessing the Full Power of Extracellular Vesicles to Improve Patient Care Management”，在站内归入肿瘤 / 白血病分类，来源为 clinicaltrials.gov。其关注对象是毛细胞白血病（HCL）患者血浆中的细胞外囊泡。细胞外囊泡是血浆中可检测到的小颗粒，因携带蛋白质、脂质和核酸而被认为是细胞间通讯的介质。源站描述指出，毛细胞白血病患者来源囊泡的组成完全未知，而这可能正是揭示其在肿瘤微环境中作用与功能的关键。该研究旨在对这些细胞外囊泡进行表征，以识别与生物学相关及疾病特异的生物标志物。主题标签为 Hairy Cell Leukemia (HCL)。
【数据集背景】
毛细胞白血病（HCL）是一种血液系统肿瘤，本数据集所属分类为肿瘤 / 白血病。研究背景的核心在于细胞外囊泡的生物学角色：它们是血浆中检测到的小颗粒，凭借其携带的蛋白质、脂质和核酸货物，被公认为细胞间通讯的介导者。然而，毛细胞白血病患者体内这些囊泡的组成尚完全未知，而这一未知领域可能对理解囊泡在肿瘤微环境中的参与方式和功能具有关键意义。基于此，该研究设定了明确目标：对毛细胞白血病患者的细胞外囊泡进行表征，进而识别与生物学相关和疾病特异的生物标志物，以服务于患者照护管理的改善。
【数据内容】
依据源站描述，本数据集围绕毛细胞白血病（HCL）患者血浆中的细胞外囊泡展开。所涉及的数据对象为血浆中检测到的小颗粒，即细胞外囊泡，其货物包括蛋白质、脂质和核酸。数据集的主题标签为 Hairy Cell Leukemia (HCL)。关于具体的样本数量、受试者人数、检测指标数值、标志物清单或数据记录规模等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中列出的条件为毛细胞白血病（HCL）。研究涉及对患者血浆中细胞外囊泡的检测与表征。关于采集地点、采集时间窗口、样本处理流程、检测平台与具体操作方法等信息，源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集适用于与毛细胞白血病相关的细胞外囊泡研究场景，包括对患者血浆来源囊泡的组成进行表征，以及识别与生物学相关和疾病特异的生物标志物。其潜在应用方向指向改善患者照护管理。关于具体的分析模型、临床决策支持或验证性应用案例，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站描述明确指出，毛细胞白血病患者来源囊泡的组成完全未知，这构成该研究领域的现有知识空白。关于数据质量评估、样本量、缺失值处理、偏倚控制及使用限制等具体信息，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/NCT06764524
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
条件：毛细胞白血病（HCL）。细胞外囊泡是血浆中检测到的小颗粒，因其携带蛋白质、脂质和核酸等货物而被认为是细胞间通讯的介质。然而，毛细胞白血病患者囊泡的组成完全未知，而揭示其在肿瘤微环境中的参与和作用的关键可能就在于此。本研究旨在表征这些细胞外囊泡，以识别与生物学相关及疾病特异性的生物标志物。
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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