弥漫大B细胞淋巴瘤患者EBV感染检测与流行率原始数据

该科学活动的目的是应用灵敏的分子生物学方法,对弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)患者生物样本中的Epstein–Barr病毒(EBV)遗传物质进行检测和定量

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医学影像分类弥漫大B细胞淋巴瘤EBVddPCREBER1LMP1EBNA2肿瘤淋巴瘤
Detection and prevalence of Epstein-Barr virus (EBV) infection in patients with diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) – raw data

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-06

资源简介

弥漫大B细胞淋巴瘤患者EBV感染检测与流行率原始数据

该科学活动的目的是应用灵敏的分子生物学方法,对弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)患者生物样本中的Epstein–Barr病毒(EBV)遗传物质进行检测和定量

Detection and prevalence of Epstein-Barr virus (EBV) infection in patients with diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) – raw data

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该科学活动的目的是应用灵敏的分子生物学方法,对弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)患者生物样本中的Epstein–Barr病毒(EBV)遗传物质进行检测和定量。项目产生的原始数据已存储,包括:(i) 使用微滴式数字PCR(ddPCR)对淋巴瘤患者样本中EBV DNA和RNA进行定量检测获得的原始数据,靶向EBV基因组的BamHI-W片段,同时检测人内参基因RPP30。该数据集还包括对EBER1、LMP1和EBNA2病毒mRNA转录本的ddPCR检测结果,与人内参基因GAPDH一起分析。存储的数据包含ddPCR平台生成的输出数据;(ii) 在t中检测病毒EBER1/2转录本的显微图像记录

【主题与分类】

主题标签:弥漫大B细胞淋巴瘤、EBV、ddPCR、EBER1、LMP1、EBNA2、肿瘤、淋巴瘤。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://repod.icm.edu.pl/citation?persistentId=doi:10.18150/PD6JKL

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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

该科学活动的目的是应用敏感的分子生物学方法,检测和定量弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)患者生物样本中的Epstein–Barr病毒(EBV)遗传物质。项目产生的原始数据已存储,包括:(i) 使用微滴式数字PCR(ddPCR)对淋巴瘤患者样本中的EBV DNA和RNA进行定量检测的原始数据,靶向EBV基因组的BamHI-W片段,同时检测人类参考基因RPP30。数据集还包括检测EBER1、LMP1和EBNA2病毒mRNA转录本的ddPCR结果,与人类参考基因GAPDH一同分析。存储的数据包括ddPCR平台生成的输出数据;(ii) 使用原位杂交(EBER-ISH)获得的DLBCL和霍奇金淋巴瘤(HL)患者肿瘤组织中病毒EBER1/2转录本检测的显微图像记录。

该数据集包含原始显微镜PNG图像;(iii) 使用QIAxcel系统通过自动毛细管电泳获得的淋巴瘤患者样本中EBV EBNA2和LMP1基因扩增片段的可视化图像。所存文件包括显示PCR产物分离及其相应扩增子大小的图形输出(PNG图像);(iv) 淋巴瘤患者样本中EBV EBNA2和LMP1基因PCR扩增产物Sanger DNA测序的原始色谱图(AB1文件)。色谱图文件可使用例如Technelysium网站提供的免费Chromas软件2.6.6版打开和分析。本研究由波兰国家科学中心(资助号:2024/08/X/NZ7/01767)全额资助。附件文件包含用于分析的原始数据。

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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