不同种族人群中Epstein-Barr病毒的蛋白质研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦不同种族人群中Epstein-Barr病毒(EBV)的蛋白质研究,归类于肿瘤/淋巴瘤

基本信息
资源简介
不同种族人群中Epstein-Barr病毒的蛋白质研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦不同种族人群中Epstein-Barr病毒(EBV)的蛋白质研究,归类于肿瘤/淋巴瘤。源站描述指出EBV可在免疫抑制患者中诱发致命性淋巴增殖性病变,也可在免疫正常宿主中诱发Burkitt's淋巴瘤、Hodgkin's病和鼻咽癌等肿瘤性病变,且这些癌症中EBV蛋白表达模式存在差异,尤其鼻咽癌优先表达LMP2。数据可用于研究EBV相关肿瘤的免疫应答与蛋白表达特征(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Epstein-Barr病毒感染。Epstein Barr病毒(EBV)可在免疫抑制患者中诱发致命性淋巴增殖性病变,这些病变在免疫抑制逆转或过继转移EBV特异性CD8+ T细胞后消退。EBV还可在免疫正常宿主中诱发肿瘤性病变,包括Burkitt's淋巴瘤、Hodgkin's病和鼻咽癌(NPC)。在这些癌症患者中可出现EBV特异性CD8+ T细胞应答,其性质与EBV致敏的正常个体相似,但数量上减少。尽管这些癌症具有若干共同特征,但其EBV蛋白表达模式存在差异。特别是,NPC优先表达潜伏膜蛋白(LMP)2,伴或不伴LMP 1表达,并中等表达Epstein-Barr核抗原。因此,有兴趣
【主题与分类】
主题标签:Epstein-Barr Virus Infections。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00070785
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00070785
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:EB病毒感染。EB病毒(EBV)可在免疫抑制患者中诱发致死性淋巴增殖性病变,这些病变在免疫抑制逆转或过继转移EBV特异性CD8+ T细胞后可消退。EBV还可在免疫健全宿主中诱发肿瘤性病变,包括伯基特淋巴瘤、霍奇金病和鼻咽癌(NPC)。这些癌症患者中可出现EBV特异性CD8+ T细胞应答,其性质与EBV致敏的正常个体相似,但数量上有所减少。尽管这些癌症具有若干共同特征,但其EBV蛋白表达模式存在差异。特别是,NPC优先表达潜伏膜蛋白(LMP)2,伴或不伴LMP 1表达,并中等程度表达EB病毒核抗原。因此,有必要开发针对NPC患者的LMP 2导向免疫接种,希望增强不足的自然免疫可导致肿瘤消退。
由于鼻咽癌(NPC)的发病率与种族背景(主要为华南人群)及人类白细胞抗原(HLA)表型密切相关,不同人群对EBV表位可能表现出不同的反应模式,而这可能正是各自易感鼻咽癌的原因所在。尽管已描述了若干LMP2表位,但据我们所知,尚未开展过结合高分辨率HLA分型的跨种族系统性表位图谱绘制。因此,我们拟通过检测暴露于覆盖LMP2全序列的重叠九聚肽文库的循环淋巴细胞中干扰素(IFN)-γ转录本水平,来绘制白种人或亚洲(中国)裔EBV致敏正常个体中LMP2的免疫优势表位图谱。基于序列的高分辨率HLA分型将作为本研究的补充。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




