T细胞去除异基因干细胞移植治疗血液系统恶性肿瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于血液系统恶性肿瘤患者接受 Campath 1H 为基础的体内 T 细胞去除联合非清髓性干细胞移植的研究

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基因组预测Acute Myelogenous LeukemiaLymphoid LeukemiaChronic Myelogenous LeukemiaMalignant LymphomaHodgkin's DiseaseChronic Lymphocytic LeukemiaMyeloproliferative DisorderAnemia, AplasticMyelodysplastic Syndromes
T-Cell Depleted Allogeneic Stem Cell Transplantation for Patients With Hematologic Malignancies

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-02

资源简介

T细胞去除异基因干细胞移植治疗血液系统恶性肿瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于血液系统恶性肿瘤患者接受 Campath 1H 为基础的体内 T 细胞去除联合非清髓性干细胞移植的研究。覆盖急性髓系白血病、淋巴细胞白血病、慢性髓系白血病、恶性淋巴瘤、霍奇金病、慢性淋巴细胞白血病、骨髓增殖性疾病及再生障碍性贫血等病种。数据可用于评估无病生存期、急慢性移植物抗宿主病的发生率与严重程度,以及植入与嵌合状态等结局,适合开展移植预后相关的预测建模研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:急性髓系白血病、淋巴细胞白血病、慢性髓系白血病、恶性淋巴瘤、霍奇金病、慢性淋巴细胞白血病、骨髓增殖性疾病、贫血、再生障碍性。目的:1. 评估血液系统恶性肿瘤患者接受以 Campath 1H 为基础的体内 T 细胞去除和非清髓性干细胞移植后的无病生存期。2. 评估接受非清髓性干细胞移植的血液系统恶性肿瘤患者在以 Campath 1H 为基础的体内 T 细胞去除后急性和慢性 GVHD 的发生率和严重程度。3. 评估血液系统恶性肿瘤患者在以 Campath 1H 为基础的体内 T 细胞去除和非清髓性干细胞移植后的植入和嵌合状态。

【主题与分类】

主题标签:Acute Myelogenous Leukemia、Lymphoid Leukemia、Chronic Myelogenous Leukemia、Malignant Lymphoma、Hodgkin's Disease、Chronic Lymphocytic Leukemia、Myeloproliferative Disorder、Anemia, Aplastic、Myelodysplastic Syndromes。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00683046

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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:急性髓系白血病、淋巴细胞白血病、慢性髓系白血病、恶性淋巴瘤、霍奇金病、慢性淋巴细胞白血病、骨髓增殖性疾病、贫血、再生障碍性。

目的:1. 评估基于Campath 1H的体内T细胞清除和非清髓性清髓性干细胞移植后,血液系统恶性肿瘤患者的无病生存率。2. 评估基于Campath 1H的体内T细胞清除后,接受非清髓性干细胞移植的血液系统恶性肿瘤患者急性和慢性GVHD的发生率和严重程度。3. 评估基于Campath 1H的体内T细胞清除和非清髓性清髓性干细胞移植后,血液系统恶性肿瘤患者的植入和嵌合状态。

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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