既往接受供者干细胞移植的血液恶性肿瘤患者中巨细胞病毒感染的预防与管理
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于既往接受供者干细胞移植的血液恶性肿瘤患者中巨细胞病毒(CMV)感染的预防与管理

基本信息
资源简介
既往接受供者干细胞移植的血液恶性肿瘤患者中巨细胞病毒感染的预防与管理
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于既往接受供者干细胞移植的血液恶性肿瘤患者中巨细胞病毒(CMV)感染的预防与管理。覆盖的疾病包括造血/淋巴系统肿瘤、加速期慢性髓系白血病、急性未分化白血病、成人急性淋巴细胞白血病缓解期、成人急性髓系白血病缓解期及多种细胞遗传学异常亚型。数据可用于评估基于CMV病毒载量与免疫抑制临床标志物的个体化抢先治疗策略的疗效与安全性,并研究供者KIR基因对CMV再激活的影响,适合构建感染风险预测或治疗反应分析模型(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:造血/淋巴系统肿瘤、加速期慢性髓系白血病、急性未分化白血病、成人急性淋巴细胞白血病缓解期、成人急性髓系白血病缓解期、伴11q23(MLL)异常的成人急性髓系白血病、伴Del(5q)的成人急性髓系白血病、伴Inv(16)(p13;q22)的成人急性髓系白血病。主要目标:I. 评估个体化策略在巨细胞病毒(CMV)抢先管理中的疗效与安全性,该策略监测CMV病毒载量和免疫抑制的临床标志物,以优化更昔洛韦在接受异基因造血细胞移植(HCT)后发生CMV再激活的受者中的使用。次要目标:I. 研究供者杀伤细胞免疫球蛋白样受体(KIR)相关基因(激活性KIR2DS2和2DS4,抑制性KIR2DL1、2DL2/2DL3、3DL1、
【主题与分类】
主题标签:Hematopoietic/Lymphoid Cancer、Acute Undifferentiated Leukemia、Anaplastic Large Cell Lymphoma、Angioimmunoblastic T-cell Lymphoma、Aplastic Anemia、Chronic Eosinophilic Leukemia、Chronic Myelomonocytic Leukemia、Chronic Neutrophilic Leukemia、Contiguous Stage II Mantle Cell Lymphoma、Cutaneous B-cell Non-Hodgkin Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01199562
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01199562
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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
疾病:造血/淋巴系统癌症、加速期慢性粒细胞白血病、急性未分化白血病、成人急性淋巴细胞白血病缓解期、成人急性髓系白血病缓解期、伴11q23(MLL)异常的成人急性髓系白血病、伴Del(5q)的成人急性髓系白血病、伴Inv(16)(p13;q22)的成人急性髓系白血病。主要目标:I. 评估个体化策略在巨细胞病毒(CMV)抢先治疗中的疗效与安全性,该策略通过监测CMV病毒载量和免疫抑制的临床标志物,以优化更昔洛韦在出现CMV再激活的异基因造血细胞移植(HCT)受者中的使用。次要目标:I. 研究供者杀伤细胞免疫球蛋白样受体(KIR)相关基因(激活性KIR2DS2和2DS4,抑制性KIR2DL1、2DL2/2DL3、3DL1、3DL2)及其已知受者配体如何影响异基因HCT后的无CMV再激活生存,且独立于急性移植物抗宿主病发生等临床危险因素。II.
探讨自然杀伤(NK)细胞功能标志物是否与以下因素相关:a)KIR/配体复合基因型及基线或同期临床因素;b)NK细胞采集时的CMV再激活史及抗CMV治疗史。三、探讨NK细胞恢复与抗原特异性T细胞免疫重建之间的关联。研究概要:患者接受标准抗病毒感染预防和管理,包括更昔洛韦、缬更昔洛韦或膦甲酸钠,持续2周或直至血浆CMV脱氧核糖核酸(DNA)定量聚合酶链反应(Q-PCR)转阴。根据后续CMV再激活情况,患者可接受额外疗程。研究治疗完成后,对患者随访最长1年。
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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