非小细胞肺癌免疫检查点抑制剂化疗免疫治疗应答相关基线血浆蛋白质组图谱

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/pride/PAD000066

标准获取流程：

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数据说明

本研究旨在识别与晚期非小细胞肺癌（NSCLC）患者对基于免疫检查点抑制剂（ICI）的化学免疫治疗反应相关的候选血浆蛋白生物标志物。尽管基于ICI的化学免疫治疗已成为晚期NSCLC的重要治疗策略，但患者之间的临床反应差异较大，凸显了需要可靠的生物标志物来支持治疗反应评估。采用Olink Target 96 Immuno-Oncology panel（v.3113）对35例接受基于ICI的化学免疫治疗的NSCLC患者的治疗前血浆样本进行分析，该panel基于邻近延伸分析（PEA）技术检测92种免疫相关蛋白。蛋白丰度以log2尺度的归一化蛋白表达（NPX）值报告。该队列包括21例应答者和14例无应答者。采用Welch t检验评估应答者与无应答者之间的差异蛋白表达，随后采用Benjamini–Hochberg校正进行多重比较校正。

五种蛋白——TRAIL、FASLG、GZMA、LAP-TGF-β1和NOS3——在两组间显示出名义上的差异，被选为探索性研究的候选蛋白。然而，经错误发现率校正后，92种蛋白中无一保持统计学显著性。这些数据提供了接受基于ICI的化学免疫治疗的晚期NSCLC患者的探索性血浆蛋白质组图谱，并可能有助于进一步研究与治疗反应相关的循环蛋白。

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。