ATTAC（抗原靶向治疗癌症）
早期非小细胞肺癌患者个性化肿瘤新抗原肽疫苗安全性评估的先导研究数据集，包含人口学、诊断和安全性数据。
基本信息
资源简介
ATTAC（抗原靶向治疗癌症）
【数据集背景】
本数据集源站标题为《ATTAC (Antigen-targeted therapy against cancer)》。源站首次发布：2019。
【数据内容】
源站原始描述：Dataset includes: demographic data, diagnostic data, and safety data for a pilot study of 6 participants with early stage non small cell lung cancer (NSCLC) to evaluate the safety of a personalised tumour neo-antigen peptide vaccine strategy. The personalised neo-antigen peptide vaccine will comprise of 5 to 10 candidate tumour neo-antigens identified by genome sequencing
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：数据集包括：一项针对6名早期非小细胞肺癌（NSCLC）参与者的试点研究的人口统计学数据、诊断数据和安全性数据，旨在评估个性化肿瘤新抗原肽疫苗策略的安全性。该个性化肿瘤新抗原肽疫苗将包含5至10个通过基因组测序鉴定的候选肿瘤新抗原。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://researchdata.edu.au/attac-antigen-targeted-therapy-cancer/2919628
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://researchdata.edu.au/attac-antigen-targeted-therapy-cancer/2919628
标准获取流程：
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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。
- OpenDataLab:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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