按诊断年龄与组织学类型划分的血清多氯联苯相关睾丸生殖细胞肿瘤风险数据集

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦睾丸生殖细胞肿瘤(TGCT)风险与血清多氯联苯(PCB)的关联,并按诊断年龄和组织学类型进行划分

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表格分类Polychlorinated biphenylEndocrine disruptorsMedicine, Health and Life SciencesEarth and Environmental SciencesCase-control studyTesticular germ cell tumorPersistent organic pollutants
Dataset of testicular germ cell tumors (TGCT) risk associated with serum polychlorinated biphenyl (PCB) by age at diagnosis and histologic type

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

按诊断年龄与组织学类型划分的血清多氯联苯相关睾丸生殖细胞肿瘤风险数据集

Dataset of testicular germ cell tumors (TGCT) risk associated with serum polychlorinated biphenyl (PCB) by age at diagnosis and histologic type

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦睾丸生殖细胞肿瘤(TGCT)风险与血清多氯联苯(PCB)的关联,并按诊断年龄和组织学类型进行划分。研究纳入确诊后的男性患者,并通过随机数字拨号选取健康对照。由受训访员使用标准化结构化问卷进行面对面访谈,收集人口学与生活方式因素、既往病史等信息,访谈后采集至少5cc静脉血并保存于-84℃直至实验室分析。数据可用于环境内分泌干扰物暴露与肿瘤风险的病例对照研究,支持分类与风险关联分析(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):确诊为睾丸生殖细胞肿瘤的男性在疾病诊断后参与了本研究项目,健康对照则通过随机数字拨号选取。受训访员使用标准化结构化问卷进行面对面访谈,收集人口学与生活方式因素、既往病史等信息;在面对面访谈完成后,采集至少5cc静脉血并保存于-84℃直至实验室分析。

【主题与分类】

主题标签:Polychlorinated biphenyl、Endocrine disruptors、Medicine, Health and Life Sciences、Earth and Environmental Sciences、Case-control study、Testicular germ cell tumor、Persistent organic pollutants。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A21f847a88b6f984e910a8dbf68442374cc218df5100651ce53665cb48eaf11ed

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    • 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

被诊断为睾丸生殖细胞肿瘤的男性在确诊后参与了本研究项目,而健康对照组则通过随机数字拨号选取。经过培训的访谈员使用标准化和结构化的问卷进行了面对面访谈,内容涉及人口统计学和生活方式因素、既往病史等。在面对面访谈完成后,至少采集了5毫升静脉血,并储存在-84°C下,直至进行实验室分析。

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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