转移性NSCLC患者治疗前后血浆蛋白质组倍数变化数据

该数据集来自一项针对晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者的临床研究(PROPHETIC;NCT04056247),包含225名患者治疗前(T0)与治疗开始后平均4周(T1)血浆蛋白丰度的比值(倍数变化)

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蛋白质回归Plasma proteinsPersonalized medicineBiotechnologyPlasmas
Pre- and post- treatment fold change plasma proteomics in metastatic NSCLC patients

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

转移性NSCLC患者治疗前后血浆蛋白质组倍数变化数据

Pre- and post- treatment fold change plasma proteomics in metastatic NSCLC patients

该数据集来自一项针对晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者的临床研究(PROPHETIC;NCT04056247),包含225名患者治疗前(T0)与治疗开始后平均4周(T1)血浆蛋白丰度的比值(倍数变化)。血液样本以EDTA抗凝管采集并分离血浆,操作遵循CLSI指南。数据可用于分析治疗前后血浆蛋白质组变化,支持生物标志物发现与个性化医疗相关研究(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):作为临床研究(PROPHETIC;NCT04056247)的一部分,从晚期NSCLC患者采集血浆样本。所有临床中心均获得研究方案的IRB批准。患者血液样本在基线(称为T0)和治疗开始后平均4周、第二剂治疗前(称为T1)抽取。血液样本抽取至含EDTA作为抗凝剂的试管中,并从全血中分离血浆。该方案遵循临床和实验室标准协会(CLSI)指南。,# 转移性NSCLC患者治疗前后血浆蛋白质组倍数变化 该数据集包含225名非小细胞肺癌(NSCLC)患者治疗中(T1)与治疗前(T0)血浆蛋白丰度水平之间的比值所表示的倍数变化值。该数据集用于表征

【主题与分类】

主题标签:Plasma proteins、Personalized medicine、Biotechnology、Plasmas。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A55a12aa9790b7f213b19d7493ef0ce5e399b457e4de8b6a331edfad2e27f1769

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    • 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

作为临床研究(PROPHETIC;NCT04056247)的一部分,从晚期NSCLC患者中采集了血浆样本。所有临床站点均获得了研究方案的IRB批准。患者血液样本在基线时(称为T0)抽取,并在治疗开始后平均4周、第二剂治疗前(称为T1)再次抽取。血液样本被抽取至含有EDTA作为抗凝剂的试管中,并从全血中分离出血浆。该方案遵循临床和实验室标准协会(CLSI)指南。, , , # 转移性NSCLC患者治疗前后血浆蛋白质组学的倍数变化 该数据集包含225名非小细胞肺癌(NSCLC)患者治疗期间(T1)与治疗前(T0)血浆蛋白丰度水平比值的倍数变化值。该数据集用于表征血浆中治疗早期的蛋白质组学变化,并深入了解接受免疫治疗的NSCLC患者的治疗反应和耐药性。

数据与文件结构说明 数据集包含以下文件:fold_change.csv:倍数变化值,表示每个适配体ID(对应特定蛋白质)在治疗中(T1)与治疗前(T0)读数之比。根据适配体ID获取所测蛋白质的详细信息,可访问Somalogic网站()。fold_change.csv文件包含每种蛋白质的倍数变化值,其中行代表个体患者,列代表倍数变化……

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

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