分子数据集:结直肠癌患者日常临床实践中突变定制抗EGFR治疗选择的全国性评估

该数据集来自荷兰全国性病理登记系统PALGA,收集了2017年10月1日至2019年6月30日共21个月期间结直肠癌患者的分子病理报告

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基因组分类Medicine, Health and Life Sciencescolorectal neoplasmsdiagnostic techniques and proceduresmolecularpathology
Molecular dataset: Nationwide evaluation of mutation-tailored anti-EGFR therapy selection in patients with colorectal cancer in daily clinical practice

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

分子数据集:结直肠癌患者日常临床实践中突变定制抗EGFR治疗选择的全国性评估

Molecular dataset: Nationwide evaluation of mutation-tailored anti-EGFR therapy selection in patients with colorectal cancer in daily clinical practice

该数据集来自荷兰全国性病理登记系统PALGA,收集了2017年10月1日至2019年6月30日共21个月期间结直肠癌患者的分子病理报告。经人工整理,共纳入4060例接受预测性突变分析的患者,并提取了突变分析的技术、基因panel及诊断产出等详细信息。数据可用于评估日常临床实践中基于突变状态选择抗EGFR治疗的实际情况,支持结直肠癌分子诊断与精准治疗的相关研究(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2021。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):使用特定查询从PALGA收集了2017年10月1日至2019年6月30日期间结直肠癌患者的分子病理报告(详情见:图1A PMID: 34675090 / DOI: 10.1136/jclinpath-2021-207865)。对这些报告的人工整理显示,在这21个月的研究期间,有4060例结直肠癌患者接受了预测性突变分析。突变分析的详细信息(即技术、基因panel、诊断产出)已从这些报告中人工提取,并展示在当前数据集中。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、colorectal neoplasms、diagnostic techniques and procedures、molecular、pathology。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://lifesciences.datastations.nl/citation?persistentId=doi:10.17026/dans-xuz-b464

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源站:https://doi.org/10.17026/DANS-XUZ-B464

标准获取流程:

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

从PALGA收集了2017年10月1日至2019年6月30日期间结直肠癌患者的分子病理学报告,使用特定查询(详情参见:图1A PMID: 34675090 / DOI: 10.1136/jclinpath-2021-207865)。对这些报告的手工整理显示,在这21个月的研究期间,有4060名接受预测性突变分析的结直肠癌患者。突变分析的详细信息(即技术、基因面板、诊断产出)已从这些报告中手工提取,并展示在当前数据集中。

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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