黑色素瘤免疫检查点阻断外周CD8⁺中央记忆T细胞活化预测严重毒性及不良结局数据
该数据集来自哈佛Dataverse,支持一项关于黑色素瘤患者接受免疫检查点阻断治疗的研究。数据包括用于生成图表的处理后源数据(SourceData),以及来自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)

基本信息
资源简介
黑色素瘤免疫检查点阻断外周CD8⁺中央记忆T细胞活化预测严重毒性及不良结局数据
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
该数据集来自哈佛Dataverse,支持一项关于黑色素瘤患者接受免疫检查点阻断治疗的研究。数据包括用于生成图表的处理后源数据(SourceData),以及来自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)。这些数据可用于分析治疗前外周CD8⁺中央记忆T细胞活化与严重毒性及不良结局之间的关联,支持预测性生物标志物研究和免疫治疗毒性机制探索(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【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“治疗前外周CD8⁺中央记忆T细胞活化预测接受免疫检查点阻断的黑色素瘤患者的严重毒性,并与不良结局相关”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队列的流式细胞术相关数据集(原始.fcs文件)和瑞士队列的处理后.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)。
【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://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/Z6NJPG
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://doi.org/10.7910/DVN/Z6NJPG
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 24.02 GB。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




