黑色素瘤免疫检查点阻断中外周CD8⁺中央记忆T细胞活化预测严重毒性与不良结局数据

该数据集来自search.dataone.org,包含支持黑色素瘤患者接受免疫检查点阻断研究的数据,分为用于图表生成的处理后源数据(SourceData)以及HCI队列的流式细胞术原始.fcs文件和瑞士队列的处理后.rda数据集(CytometryData)

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其他预测Medicine, Health and Life Sciences
Data for: Pre-existing Peripheral CD8⁺ Central Memory T Cell Activation Predicts Severe Toxicity and Is Associated with Inferior Outcomes in Melanoma Patients Receiving Immune Checkpoint Blockade

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
许可
http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

黑色素瘤免疫检查点阻断中外周CD8⁺中央记忆T细胞活化预测严重毒性与不良结局数据

Data for: Pre-existing Peripheral CD8⁺ Central Memory T Cell Activation Predicts Severe Toxicity and Is Associated with Inferior Outcomes in Melanoma Patients Receiving Immune Checkpoint Blockade

该数据集来自search.dataone.org,包含支持黑色素瘤患者接受免疫检查点阻断研究的数据,分为用于图表生成的处理后源数据(SourceData)以及HCI队列的流式细胞术原始.fcs文件和瑞士队列的处理后.rda数据集(CytometryData)。数据覆盖外周CD8⁺中央记忆T细胞活化与严重毒性及不良结局的关联,可用于预测严重毒性、分析免疫细胞活化特征及结局关联研究(来源 DataONE,http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该存储库包含支持研究“预先存在的外周CD8⁺中央记忆T细胞活化预测严重毒性,并与接受免疫检查点阻断的黑色素瘤患者的不良结局相关”的数据。内容包括:(1)用于图表生成的处理后源数据(SourceData);(2)来自HCI队列的流式细胞术相关数据集(原始.fcs文件)和瑞士队列(处理后的.rda数据集)(CytometryData)。有关数据的问题,请联系:Tian-Gen Chang(tiangen.chang@sjtu.edu.cn)。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A7eabb54973cf7cdf03a80d4533fa966e2965063f89ce89afc15601d0ef163a89

使用许可:http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0。

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    • 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

该存储库包含支持研究“治疗前外周CD8⁺中央记忆T细胞活化可预测接受免疫检查点阻断的黑色素瘤患者的严重毒性,并与较差预后相关”的数据。内容包括:(1)用于生成图表的处理后源数据(SourceData);(2)来自HCI队列的细胞术相关数据集(原始.fcs文件)和瑞士队列的细胞术相关数据集(处理后的.rda数据集)(CytometryData)。如有关于数据的问题,请联系:Tian-Gen Chang(tiangen.chang@sjtu.edu.cn)。

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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