肝细胞癌切除后循环microRNA变化的前瞻性队列研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，为一项前瞻性队列研究，纳入100例经手术切除组织学确诊的肝细胞癌患者。术后6个月和12个月进行CT扫描监测复发，并采集术前术后血液、尿液、粪便等生物样本，用于监测miRNA、代谢组和微生物组谱的变化
基本信息
资源简介
肝细胞癌切除后循环microRNA变化的前瞻性队列研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，是一项关于肝细胞癌手术切除后循环微RNA变化的前瞻性队列研究。研究纳入100例经手术切除组织学确诊的肝细胞癌患者，术后6个月和12个月分别进行CT扫描以监测复发，同时采集术前和术后的血液、尿液、粪便等生物样本，用于监测miRNA、代谢组和微生物组谱的变化。该数据集归类于肿瘤/肝癌领域，主题标签为肝细胞癌，可为肝癌术后复发监测及生物标志物研究提供队列数据参考。
【数据集背景】
肝细胞癌是常见的肝脏恶性肿瘤，手术切除是重要的治疗手段之一，但术后复发监测与疗效评估始终是临床关注的重点。该研究以接受手术切除且经组织学确诊的肝细胞癌患者为对象，采用前瞻性队列设计，旨在观察术后循环微RNA及相关生物样本谱的变化。研究同时结合影像学随访与多组学生物样本分析，形成围绕肝癌术后动态监测的数据资源。该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于肿瘤/肝癌分类下的研究数据。
【数据内容】
数据集覆盖100例经手术切除组织学确诊的肝细胞癌患者。研究采集的生物样本包括血液、尿液和粪便，采集时点分为术前和术后，用于监测miRNA、代谢组和微生物组谱的变化。随访方面，患者术后6个月和12个月接受CT扫描，用于监测肿瘤复发。数据内容围绕生物样本的多组学谱变化与影像学复发监测两条主线展开，主题标签为肝细胞癌。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。研究为前瞻性队列研究，纳入标准为经手术切除组织学确诊的肝细胞癌患者，计划纳入100例。生物样本在术前和术后采集，样本类型为血液、尿液和粪便；影像学随访在术后6个月和12个月进行CT扫描。源站描述未提供具体的采集机构、采集时间窗口、样本处理流程及检测平台等信息。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于肝细胞癌术后复发监测相关研究，尤其是围绕循环微RNA变化与复发风险关联的探索；也适用于术前术后miRNA、代谢组和微生物组谱变化的纵向分析。由于包含血液、尿液和粪便多种样本类型及影像学随访信息，可用于多组学层面的术后动态监测研究设计参考。具体适用场景的边界需结合源站进一步信息确定，源站未提供更细化的适用说明。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据获取方式、访问权限、文件格式、变量说明及分析指南等。使用前需依据源站发布的信息确认数据可及性与使用条件。
【质量与限制】
该研究为前瞻性队列设计，纳入100例经组织学确诊的肝细胞癌患者，样本量与随访时点（术后6个月、12个月CT扫描）在源站描述中有明确说明。源站未提供关于数据完整性、缺失值处理、质量控制措施、检测方法学细节及偏倚控制等方面的信息。由于缺乏上述信息，数据质量与局限性的全面评估受到限制。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。使用时应遵循 clinicaltrials.gov 的相关规定，并依据源站发布的信息确认引用要求与使用许可。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05148572
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：肝细胞癌。这是一项前瞻性研究，涉及100例经手术切除组织学确诊为肝细胞癌（HCC）的患者。符合条件的患者将在术后6个月和12个月接受CT扫描以监测复发。还将收集术前和术后的生物样本（血液、尿液、粪便），以监测miRNA、代谢组和微生物组谱的变化。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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