儿童与成人实体瘤综合组学分析及相关生物学研究样本库建立

数据涉及对入组受试者开展系统性分子、基因组、蛋白质组、代谢组等组学分析,旨在通过多组学技术全面刻画生物系统的结构、功能与相互作用,以深入理解肿瘤生物学并支持相关生物学研究样本库的建立

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组SarcomaEndocrine TumorsNeuroblastomaRetinoblastomaRenal Cancer
Comprehensive Omics Analysis of Pediatric and Adult Solid Tumors and Establishment of a Repository for Related Biological Studies

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

儿童与成人实体瘤综合组学分析及相关生物学研究样本库建立

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦儿童与成人实体瘤的综合组学研究,覆盖 Sarcoma、Endocrine Tumors、Neuroblastoma、Retinoblastoma、Renal Cancer 等肿瘤类型。数据涉及对入组受试者开展系统性分子、基因组、蛋白质组、代谢组等组学分析,旨在通过多组学技术全面刻画生物系统的结构、功能与相互作用,以深入理解肿瘤生物学并支持相关生物学研究样本库的建立。可用于肿瘤机制研究、组学特征探索及转化医学相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Sarcoma、Endocrine Tumors、Neuroblastoma、Retinoblastoma、Renal Cancer。背景:基于实验室的研究有助于更好地理解癌症生物学,并推动儿童恶性肿瘤新疗法的开发。目标:对入组受试者进行系统性分子、基因组、蛋白质组、代谢组(“Omic”)及其他组学分析,其中组学指使用一系列先进技术开展机制研究,以全面捕捉生物系统的各个方面,提供对结构、功能和相互作用的洞察,从而更好地理解这些复杂过程和疾病。入选条件:任何年龄的儿童或成人受试者,符合以下之一: 诊断为任何肿瘤或恶性肿瘤、癌前病变或疑似癌症易感性家族综合征,无论年龄 无恶性肿瘤的个体正在接受……

【主题与分类】

主题标签:Sarcoma、Endocrine Tumors、Neuroblastoma、Retinoblastoma、Renal Cancer。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01109394

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01109394

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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

疾病类型:肉瘤、内分泌肿瘤、神经母细胞瘤、视网膜母细胞瘤、肾癌。背景:-基于实验室的研究有助于增进对癌症生物学的理解,并推动儿童恶性肿瘤新疗法的开发。目的:-对入组受试者进行系统性分子、基因组、蛋白质组、代谢组(“组学”)及其他分析,其中组学是指使用一系列先进技术进行的机制研究,以全面捕捉生物系统的各个方面,从而深入了解结构、功能和相互作用,更好地理解这些复杂过程和疾病。入选标准:任何年龄的儿童或成人受试者,符合以下条件之一:* 诊断为任何肿瘤或恶性肿瘤、癌前疾病或疑似癌症易感性家族综合征,无论年龄* 无恶性肿瘤的个体,因手术、其他治疗(如单采术)或正常健康体检或作为标准诊疗一部分的常规抽血而接受相关操作* 患有肿瘤或恶性肿瘤(儿童或成人)或疑似家族性癌症综合征受试者的生物学亲属。

已加入经批准的伴随方案的患者 * 先前已采集并可用于研究分析的血和/或组织标本 * 在常规患者护理所需的采样或操作过程中,可在对受试者附加风险最小的情况下采集生物标本。设计: * 本研究将允许为组织库采集标本,并用于指定的样本研究,包括系统性分子、基因组和蛋白质组(组学)分析,以及生长因子和细胞谱分析。 * 检测活动可能包括: * 从肿瘤和正常样本切片中提取DNA、RNA和蛋白质;其余部分将储存。 * 从淋巴细胞或其他未受累正常组织中提取生殖系DNA和RNA * 将从受试者亲属的淋巴细胞或其他未受累正常组织中提取生殖系DNA。 * 建立异种移植、外植体和细胞系

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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