优化多重免疫荧光表征石蜡组织肿瘤免疫微环境数据集

资源简介

优化多重免疫荧光表征石蜡组织肿瘤免疫微环境数据集

Results from survival analysis of the immune marker abundance and spatial clustering from the ROIs and TMAs determined to be high abundance.

该数据集来自 PLOS Computational Biology 配套研究，聚焦非洲裔美国女性上皮性卵巢癌，基于多重免疫荧光（mIF）采集的 263 个组织芯及 ROI 数据，分析免疫标记物丰度与空间聚类模式。数据包含生存分析结果表格，模型已校正诊断时年龄与分期，以高丰度/低空间聚类（HL）组为参照组，可用于探索肿瘤免疫微环境特征与患者生存结局的关联（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。

【数据集背景】

配套论文《Tumor immune cell clustering and its association with survival in African American women with ovarian cancer》发表于 PLOS Computational Biology（2022），DOI：10.1371/journal.pcbi.1009900。源站首次发布：2022-03-02。

【数据内容】

源站描述（机器翻译，仅供参考）：模型已根据诊断时的年龄和分期进行调整。高丰度/低空间聚类组（“HL”组）为参照组。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个，合计 5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pcbi.1009900.t002。

【主题与分类】

源站学科分类：Cell Biology、Immunology、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Mathematical Sciences not elsewhere classified、Cancer。主题标签：multiplex immunofluorescence microscopy、epithelial ovarian cancer、using mif collected、ovarian cancer based、african american women、263 tissue cores、complete spatial randomness、roi data ).、low spatial clustering、tumor immune microenvironment。本站分类：肿瘤。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Cell Biology、Immunology、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Mathematical Sciences not elsewhere classified、Cancer。

【获取与许可】

源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Results_from_survival_analysis_of_the_immune_marker_abundance_and_spatial_clustering_from_the_ROIs_and_TMAs_determined_to_be_high_abundance_/19293922

使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。

规范引用：Wilson, Christopher; Soupir, Alex C.; Thapa, Ram; Creed, Jordan; Nguyen, Jonathan; Segura, Carlos Moran; et al. (2022). Results from survival analysis of the immune marker abundance and spatial clustering from the ROIs and TMAs determined to be high abundance.. PLOS Computational Biology. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-16，引用时请注意版本时效。