乳腺癌治疗反应的多模态液体活检组学生物标志物
该数据集来自clinicaltrials.gov，覆盖非小细胞肺癌、结直肠癌、胃癌、肝细胞癌和乳腺癌，采集外周血并开展PhIP-seq自身抗体谱、cfDNA甲基化、外泌体RNA及非靶向血浆代谢组学检测，研究终点包括NAC后临床反应、病理完全缓解及生存随访，可用于治疗反应与生存结局的预测建模（来源 c
基本信息
资源简介
乳腺癌治疗反应的多模态液体活检组学生物标志物
该数据集来自clinicaltrials.gov，覆盖非小细胞肺癌、结直肠癌、胃癌、肝细胞癌和乳腺癌，采集外周血并开展PhIP-seq自身抗体谱、cfDNA甲基化、外泌体RNA及非靶向血浆代谢组学检测，研究终点包括NAC后临床反应、病理完全缓解及生存随访，可用于治疗反应与生存结局的预测建模（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：非小细胞肺癌、结直肠癌、胃癌、肝细胞癌、乳腺癌。在方案规定的时间点采集外周血（20 mL）。通过PhIP-seq（噬菌体展示免疫沉淀测序）分析血清/血浆自身抗体谱；通过无亚硫酸氢盐甲基化组分析测定cfDNA甲基化；通过链特异性RNA测序分析外泌体RNA；并通过液相色谱-串联质谱进行非靶向血浆代谢组学分析。研究终点包括NAC后的临床反应和病理完全缓解，以及生存随访。该研究依照《赫尔辛基宣言》和中国研究者发起研究的相关法规开展，并已获得机构伦理委员会批准。双向性——一个回顾性泛癌队列（存档
【主题与分类】
主题标签：Lung Cancer Non-small Cell、Colorectal Cancer、Stomach Cancer、Hepatocellular Carcinoma、Breast Cancer。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07880106
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07880106
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：非小细胞肺癌、结直肠癌、胃癌、肝细胞癌、乳腺癌。按方案规定的时间点采集外周血（20 mL）。通过PhIP-seq（噬菌体展示免疫沉淀测序）分析血清/血浆自身抗体库；通过免亚硫酸氢盐甲基化组分析检测cfDNA甲基化；通过链特异性RNA测序分析外泌体RNA；通过液相色谱-串联质谱进行非靶向血浆代谢组学检测。研究终点包括新辅助化疗后的临床缓解和病理完全缓解，以及生存随访。本研究依照《赫尔辛基宣言》和中国研究者发起的临床研究相关规定开展，并已获得机构伦理委员会批准。双向性研究——回顾性泛癌队列（存档样本，2020年1月至2026年9月）联合前瞻性乳腺癌队列（入组时间2026年10月至2029年）
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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