预测大B细胞淋巴瘤CAR T细胞治疗不良反应的多胺血液代谢物panel

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS5381

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

抗CD19嵌合抗原受体（CAR）T细胞疗法用于复发或难治性（r/r）大B细胞淋巴瘤（LBCL），仅在一部分患者中产生持久缓解。LBCL肿瘤中MYC过表达与治疗反应不佳相关。我们检验了由MYC驱动的多胺特征作为液体活检是否能预测r/r LBCL患者对抗CD19 CAR-T疗法的反应。血浆乙酰化多胺升高与非持久缓解相关。与此一致，亚精胺合酶（一种调节乙酰化亚精胺水平的关键酶）表达升高对r/r LBCL的生存具有预后意义。广泛的代谢物筛查识别出更多标志物，最终形成由乙酰亚精胺、二乙酰亚精胺和溶血磷脂组成的6项标志物组合（6MetP），并在来自另一机构的独立样本集中验证其可预测CAR-T疗法的非持久缓解。以多胺为中心的代谢组学液体活检组合对r/r LBCL患者CAR-T疗法的反应具有预测价值。

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。