国际儿童白血病微生物组与代谢组队列

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童急性淋巴细胞白血病及相关营养与遗传因素。源站描述显示,研究拟建立临床数据与生物样本库,纳入3至18岁、经病理确诊的新诊断B细胞或T细胞急性淋巴细胞白血病或混合表型急性白血病、且在参与中心接受治疗的患者

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clinicaltrials
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文本预测Acute Lymphoblastic LeukemiaNutrition Aspect of CancerMicrotiaGenetic Predisposition
InterNatIonal CHildhood Leukemia Microbiome/MEtabolome Cohort

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

国际儿童白血病微生物组与代谢组队列

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童急性淋巴细胞白血病及相关营养与遗传因素。源站描述显示,研究拟建立临床数据与生物样本库,纳入3至18岁、经病理确诊的新诊断B细胞或T细胞急性淋巴细胞白血病或混合表型急性白血病、且在参与中心接受治疗的患者。数据可用于未来研究癌症进展、预后及治疗期间毒性对生存和远期效应的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性淋巴细胞白血病、癌症营养方面、小耳畸形、遗传易感性。营养状态是一个可测量且可改变的因素,在治疗期间常未被考虑,其临床影响被低估,部分原因是低收入和中等收入国家的临床医生在为数众多患者提供治疗方面负担沉重。拟议研究将建立临床数据和生物标本的生物样本库,以促进未来关于癌症进展和预后以及治疗期间可能影响生存和远期效应的毒性的研究。符合条件的患者必须在同意/赞同参与时年龄在3岁至18岁之间,经病理报告确诊为新诊断的B细胞或T细胞急性淋巴细胞白血病或混合表型急性白血病,并且必须在其中一个参与中心接受治疗。P

【主题与分类】

主题标签:Acute Lymphoblastic Leukemia、Nutrition Aspect of Cancer、Microtia、Genetic Predisposition。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05929976

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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

条件:急性淋巴细胞白血病、癌症营养方面、小耳畸形、遗传易感性。营养状况是一个可测量且可改变的因素,但在治疗过程中往往未被考虑,其临床影响也被低估,部分原因是中低收入国家的临床医生在为数众多患者提供治疗方面负担沉重。拟议研究将建立临床数据和生物标本的生物样本库,以促进未来关于癌症进展和预后以及治疗期间可能影响生存率和远期效应的毒性的研究。符合条件的患者必须在同意/知情同意时年龄在3岁至18岁之间,经病理报告确诊为新诊断的B细胞或T细胞急性淋巴细胞白血病或混合表型急性白血病,并且必须在参与中心之一接受治疗。接受造血细胞移植的患者将被排除。选择机构是为了确保代表与世界银行营养状况和财富分类相关的若干全球健康指标。

与人口学变量(社会经济状况、食品安全)、生活习惯(饮食、身体活动)、营养人体测量学(身高、体重和上臂人体测量)以及营养生物学指标(粪便和血液)相关的数据,将在整个治疗期间及治疗结束后一年的指定时间点进行收集。

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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