诊断时Progastrin滴度及治疗期间Progastrin动力学对癌症患者的预测价值

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Progastrin在癌症诊断与治疗监测中的预测价值。覆盖乳腺癌、胃癌、肾癌、前列腺癌、黑色素瘤、肺癌、肝细胞癌等多种癌症类型

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基因组预测CancerBreast CancerGastric CancerRenal CancerProstate CancerMelanomaLung CancerHepatocellular CancerColorectal CancerHead and Neck CancerPancreatic CancerOvarian Cancer
Predictive Value of Progastrin Titer at Diagnosis and of Progastrin Kinetics During Treatment in Cancer Patients

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

诊断时Progastrin滴度及治疗期间Progastrin动力学对癌症患者的预测价值

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Progastrin在癌症诊断与治疗监测中的预测价值。覆盖乳腺癌、胃癌、肾癌、前列腺癌、黑色素瘤、肺癌、肝细胞癌等多种癌症类型。Progastrin是胃泌素前体激素,在健康人外周血中不可检测,但在多种癌症患者血液中异常释放,其编码基因GAST是WNT/β-catenin致癌通路的直接靶基因。该数据可用于研究Progastrin滴度及治疗期间动力学变化与癌症诊断、疗效预测的关联,支持肿瘤标志物相关预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:癌症、乳腺癌、胃癌、肾癌、前列腺癌、黑色素瘤、肺癌、肝细胞癌。Progastrin是一种前激素,在生理条件下,在胃的G细胞中成熟为胃泌素。胃泌素的作用是在消化过程中刺激胃酸分泌。它对于胃黏膜细胞生长的调节也很重要。在健康人中,Progastrin在外周血中不可检测。然而,Progastrin在不同癌症患者(结直肠癌、胃癌、卵巢癌、乳腺癌、宫颈癌、黑色素瘤……)的血液中异常释放。编码Progastrin的基因GAST是WNT/ß-catenin致癌通路的直接靶基因。该致癌通路的激活是癌症发展中的早期事件。WNT/ß-catenin致癌通路的慢性激活几乎发生在所有

【主题与分类】

主题标签:Cancer、Breast Cancer、Gastric Cancer、Renal Cancer、Prostate Cancer、Melanoma、Lung Cancer、Hepatocellular Cancer、Colorectal Cancer、Head and Neck Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03787056

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数据说明

疾病:癌症、乳腺癌、胃癌、肾癌、前列腺癌、黑色素瘤、肺癌、肝细胞癌。前胃泌素是一种前激素,在生理条件下,在胃的G细胞中成熟为胃泌素。胃泌素的作用是在消化过程中刺激胃酸分泌。它对于胃黏膜细胞生长的调节也很重要。在健康人中,外周血中检测不到前胃泌素。然而,前胃泌素在不同癌症患者(结直肠癌、胃癌、卵巢癌、乳腺癌、宫颈癌、黑色素瘤……)的血液中异常释放。编码前胃泌素的GAST基因是WNT/ß-catenin致癌通路的直接靶基因。该致癌通路的激活是癌症发展中的早期事件。WNT/ß-catenin致癌通路的慢性激活几乎发生在所有人类实体瘤中,是癌症生物学中的一个核心机制,可诱导细胞增殖、阻断分化,从而导致原发肿瘤生长和转移形成。

在接受治疗的患者外周血中测得的胃蛋白酶原前体,可能成为不同阶段诊断和预后的新型强效标志物。

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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