phs001618:肺癌中休眠TILs与免疫检查点抑制剂敏感性

该数据集来自 dbGaP,为一项队列研究,聚焦肺癌中休眠肿瘤浸润淋巴细胞(TILs)与免疫检查点抑制剂敏感性的关系。数据覆盖肺癌患者队列,可用于探索休眠TILs作为免疫治疗反应预测标志物的潜力,支持免疫检查点抑制剂疗效相关的预测建模与分析(来源 ncbi.nlm.nih.gov)

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其他预测Cohort
phs001618: Dormant TILs and Sensitivity to Immune Checkpoint Blockers in Lung Cancer

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

phs001618:肺癌中休眠TILs与免疫检查点抑制剂敏感性

phs001618: Dormant TILs and Sensitivity to Immune Checkpoint Blockers in Lung Cancer 是一个来源于 dbGaP 的肺癌队列研究数据集,聚焦于休眠肿瘤浸润淋巴细胞(TILs)与免疫检查点抑制剂敏感性之间的关系。该数据集以肺癌患者队列为核心,主题标签为 Cohort,属于肿瘤 / 肺癌分类,来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。其核心价值在于支持探索休眠 TILs 作为免疫治疗反应预测标志物的潜力,并可用于免疫检查点抑制剂疗效相关的预测建模与分析。整体而言,该数据集面向肺癌免疫治疗研究场景,强调从队列层面观察休眠 TILs 与免疫检查点阻断剂敏感性之间的关联,为后续分析提供数据基础。

【数据集背景】

该数据集来自 dbGaP,属于一项队列研究(Cohort),研究主题围绕肺癌中休眠肿瘤浸润淋巴细胞(TILs)与免疫检查点抑制剂敏感性之间的关系。免疫检查点抑制剂是当前肿瘤免疫治疗的重要方向之一,而肿瘤浸润淋巴细胞在免疫治疗反应中具有关键作用。该数据集以肺癌患者队列为对象,旨在为探索休眠 TILs 作为免疫治疗反应预测标志物的潜力提供数据支持。其分类归属于肿瘤 / 肺癌,来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,源站描述为 dbGaP study (Cohort)。这些信息共同界定了该数据集的研究背景和基本定位。

【数据内容】

该数据集覆盖肺癌患者队列,主题标签为 Cohort。其核心内容聚焦于休眠肿瘤浸润淋巴细胞(TILs)与免疫检查点抑制剂敏感性之间的关系。数据可用于探索休眠 TILs 作为免疫治疗反应预测标志物的潜力,并支持免疫检查点抑制剂疗效相关的预测建模与分析。关于具体的样本数量、变量字段、随访时间、测序类型、临床终点定义等详细数据内容,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 ncbi.nlm.nih.gov,源站描述为 dbGaP study (Cohort)。其英文名称为 phs001618: Dormant TILs and Sensitivity to Immune Checkpoint Blockers in Lung Cancer。数据集属于肿瘤 / 肺癌分类,主题标签为 Cohort。关于具体的采集机构、采集时间、采集地点、纳入排除标准、样本处理流程、伦理审批信息等,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于肺癌免疫治疗相关研究,尤其是围绕休眠肿瘤浸润淋巴细胞(TILs)与免疫检查点抑制剂敏感性之间关系的探索。具体而言,可用于探索休眠 TILs 作为免疫治疗反应预测标志物的潜力,支持免疫检查点抑制剂疗效相关的预测建模与分析。其队列研究属性也使其适合用于观察性研究设计下的关联分析。关于更细化的适用场景,如特定亚型分析、多组学整合、临床试验模拟等,源站未提供。

【使用方法】

该数据集来自 dbGaP,属于队列研究。关于具体的数据获取方式、访问权限申请流程、数据下载格式、分析工具要求、预处理步骤、质量控制方法等,源站未提供。

【质量与限制】

该数据集为 dbGaP 来源的队列研究,聚焦肺癌中休眠 TILs 与免疫检查点抑制剂敏感性的关系。关于样本量、数据完整性、缺失值情况、批次效应、混杂因素控制、外部验证情况等质量与限制信息,源站未提供。

【引用与许可】

该数据集英文名称为 phs001618: Dormant TILs and Sensitivity to Immune Checkpoint Blockers in Lung Cancer,来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,源站描述为 dbGaP study (Cohort)。关于具体的引用格式、许可协议、使用限制、数据共享政策等,源站未提供。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/projects/gap/cgi-bin/study.cgi?study_id=phs001618

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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。

数据说明

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