MGUS、冒烟型骨髓瘤、早期MDS与CLL的分子进展及临床结局研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦MGUS、冒烟型多发性骨髓瘤、早期MDS及CLL等血液系统疾病,旨在通过活检组织、血液或唾液等体液开展分子分析,评估疾病进展的分子事件与临床结局

Dana-Farber Cancer InstituteDana-Farber Cancer Institute
clinicaltrials
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蛋白质预测Myelodysplastic SyndromesHematological MalignanciesB-cell Malignancy, Low-gradeSmoldering Multiple MyelomaWaldenstrom Macroglobulinemia
Study of MGUS, Smoldering Myeloma, Early MDS and CLL to Assess Molecular Events of Progression and Clinical Outcome

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

MGUS、冒烟型骨髓瘤、早期MDS与CLL的分子进展及临床结局研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦MGUS、冒烟型多发性骨髓瘤、早期MDS及CLL等血液系统疾病,旨在通过活检组织、血液或唾液等体液开展分子分析,评估疾病进展的分子事件与临床结局。研究使用受试者临床诊疗中已采集的组织标本,并可构建可长期培养的细胞系,从而在无需追加采样的情况下获得充足细胞材料。数据可用于探索低度恶性B细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征等疾病的分子进展机制与预后预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:意义未明的单克隆丙种球蛋白病(MGUS)、骨髓增生异常综合征、血液系统恶性肿瘤、低度恶性B细胞肿瘤、伴低度病变的骨髓增生异常综合征、意义未明的IgG单克隆丙种球蛋白病、冒烟型多发性骨髓瘤、华氏巨球蛋白血症。本研究的目的是对组织(取自活检)、血液或其他体液(如唾液)进行这些分子分析。重要的是,本研究将使用受试者临床诊疗中已经采集的组织标本。受试者的组织样本可能被用于创建可在实验室中生长的活体组织样本(称为“细胞系”)。这使得研究人员未来无需索取更多样本即可获得无限供应的细胞。在本研究中,分析将仅对材料进行

【主题与分类】

主题标签:Myelodysplastic Syndromes、Hematological Malignancies、B-cell Malignancy, Low-grade、Smoldering Multiple Myeloma、Waldenstrom Macroglobulinemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02269592

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    • 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

疾病:意义未明的单克隆丙种球蛋白病(MGUS)、骨髓增生异常综合征、血液系统恶性肿瘤、低级别B细胞恶性肿瘤、伴低级别病变的骨髓增生异常综合征、意义未明的IgG单克隆丙种球蛋白病、冒烟型多发性骨髓瘤、华氏巨球蛋白血症。本研究的目的是对组织(取自活检)、血液或其他体液(如唾液)进行这些分子分析。重要的是,本研究将使用已作为参与者临床诊疗的一部分而采集的组织标本。参与者的组织样本可能被用于创建可在实验室中生长的活体组织样本(称为“细胞系”)。这使得研究人员将来无需索取更多样本即可拥有无限供应的细胞。在本研究中,仅在完成所有必要的临床检测后,才会对材料进行分析。一般而言,无需进行额外操作。

然而,研究人员正在征求参与者的许可,以获取一份额外的血液样本(几茶匙)、从其口腔内侧轻柔擦拭的拭子或皮肤样本,以获取一些细胞。这些是正常的非癌细胞来源,某些类型的分析需要用到它们。为了全面了解分子改变对血液癌症的影响,必须在临床行为的背景下对其进行分析。因此,本研究还征求参与者的许可,将其癌症或白血病中的分子改变与其临床护理过程中产生的临床信息相关联。不需要额外的临床检测。研究人员将要求定期随访参与者,以追踪其疾病进展风险。参与者的部分标本以及在其组织或血液分析过程中产生的一些材料可能对未来的研究有用。研究人员正在征求参与者的许可,将这些标本和材料储存在安全的储存设施中,以备将来可能使用。最后,在理解和治疗

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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