犬类癌症PD-L1免疫组化及抗PD-L1抗体临床获益数据与元数据

本数据集来自figshare,配套npj Precision Oncology 2021年论文,包含犬类癌症PD-L1免疫组化高分辨率图像、CT图像及基线血液检测数据,共10个文件

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2023-05-31 更新
浏览 4
医学影像预测canine cancerimmunotherapyProgrammed Cell Death Ligand 1anti-PD-L1 antibodyantibody drugmalignant melanomaimmonohistochemistryoral malignant melanoma
Data and metadata supporting the article: PD-L1 immunohistochemistry for canine cancers and clinical benefit of anti-PD-L1 antibody in dogs with pulmonary metastatic oral malignant melanoma

基本信息

模态
医学影像
大小
0.003677363 GB
任务类型
预测
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2023-05-31
版本
v1

资源简介

犬类癌症PD-L1免疫组化及抗PD-L1抗体临床获益数据与元数据

Data and metadata supporting the article: PD-L1 immunohistochemistry for canine cancers and clinical benefit of anti-PD-L1 antibody in dogs with pulmonary metastatic oral malignant melanoma

本数据集来自figshare,配套npj Precision Oncology 2021年论文,包含犬类癌症PD-L1免疫组化高分辨率图像、CT图像及基线血液检测数据,共10个文件。数据覆盖多种犬类癌症类型,重点涉及29只肺转移性口腔恶性黑色素瘤犬接受抗PD-L1抗体c4G12治疗的安全性与疗效评估。可用于犬类肿瘤免疫治疗研究、PD-L1表达分析及生存分析相关探索(来源 figshare,CC BY 4.0 许可)。

【数据集背景】

配套论文《PD-L1 immunohistochemistry for canine cancers and clinical benefit of anti-PD-L1 antibody in dogs with pulmonary metastatic oral malignant melanoma》发表于 npj Precision Oncology(2021),DOI:10.1038/s41698-021-00147-6。项目资助方:Development of novel immunotherapies for various cancers in companion animals。源站首次发布:2021-01-19。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在本研究中,使用新型抗PD-L1单克隆抗体6C11-3A11评估了多种癌症类型中犬程序性死亡配体1(PD-L1)的表达,并在29只患有肺转移性口腔恶性黑色素瘤(OMM)的犬中探索了c4G12的安全性和有效性。数据获取:支持文章图1和图2的高分辨率免疫组化(IHC)和计算机断层扫描(CT)图像可在figshare存储库中获取,作为本数据记录的一部分。支持图3的基线血液检测分析数据也是本figshare数据记录的一部分。支持图3中生存分析图的数据集以及支持当前研究发现的所有其他数据均包含在文章附带的补充文件中。研究批准与伦理合规:本研究经北海道大学机构动物护理委员会批准

【数据结构与技术规格】

文件数 10 个,合计 3.68 MB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.13385441.v1。

【主题与分类】

源站学科分类:Cancer、Biological Techniques、Biomarkers、Cancer Therapy (excl. Chemotherapy and Radiation Therapy)、Veterinary Medicine、Veterinary Pathology。主题标签:canine cancer、immunotherapy、Programmed Cell Death Ligand 1、anti-PD-L1 antibody、antibody drug、malignant melanoma、immonohistochemistry、oral malignant melanoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Cancer、Biological Techniques、Biomarkers、Cancer Therapy (excl. Chemotherapy and Radiation Therapy)、Veterinary Medicine、Veterinary Pathology。

【获取与许可】

源站页面:https://springernature.figshare.com/articles/dataset/Data_and_metadata_supporting_the_article_PD-L1_immunohistochemistry_for_canine_cancers_and_clinical_benefit_of_anti-PD-L1_antibody_in_dogs_with_pulmonary_metastatic_oral_malignant_melanoma/13385441

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

规范引用:Maekawa, Naoya; Konnai, Satoru; Nishimura, Maki; Kagawa, Yumiko; Takagi, Satoshi; Hosoya, Kenji; et al. (2021). Data and metadata supporting the article: PD-L1 immunohistochemistry for canine cancers and clinical benefit of anti-PD-L1 antibody in dogs with pulmonary metastatic oral malignant melanom…

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-05-31,引用时请注意版本时效。

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  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。

数据集大小约 3.7 MB。

数据说明

在本研究中,使用新型抗PD-L1单克隆抗体6C11-3A11评估了犬程序性死亡配体1(PD-L1)在多种癌症类型中的表达,并在29只患有肺转移性口腔恶性黑色素瘤(OMM)的犬中探索了c4G12的安全性和有效性。数据获取:支持文章图1和图2的高分辨率免疫组织化学(IHC)和计算机断层扫描(CT)图像可在figshare存储库中获取,作为本数据记录的一部分。支持图3的基线血液检测分析数据也属于本figshare数据记录的一部分。支持图3中生存分析图的数据集以及支持本研究发现的所有其他数据均包含在文章附带的补充文件中。研究批准与伦理合规:本研究经北海道大学机构动物护理委员会批准(批准号:15-0149)以及北海道大学兽医学院批准(批准号:15028)。整个临床研究中动物的使用经北海道大学兽医学院伦理委员会批准。

在研究入组前,已获得犬主和兽医的书面知情同意。研究目的与方法:靶向程序性细胞死亡1(PD-1)和PD配体1(PD-L1)的免疫治疗是人类癌症的有前景的治疗方法。近期研究表明,PD-1/PD-L1通路也参与犬类癌症的免疫逃逸。据报道,包括OMM在内的一些犬类癌症表达PD-L1,并且特异性抗PD-1/PD-L1单克隆抗体在体外诱导了免疫细胞活化。然而,很少有研究尝试评估各种犬类癌症中PD-L1的表达,目前对于每种癌症类型中PD-L1的表达状态尚无共识。本研究的作者旨在使用新型抗PD-L1单克隆抗体(6C11-3A11)评估包括OMM在内的各种癌症类型中PD-L1的表达,并且

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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