大型患者队列胃液内镜液体活检揭示DNA含量作为胃癌候选肿瘤标志物
数据包含患者病历信息,以及从内镜常规抽取的胃液中提取和定量的DNA数据。胃液样本经无菌容器收集、冰上保存、pH测定与中和后分装冻存,采用蛋白酶K消化、酚氯仿抽提和乙醇沉淀提取DNA,并以Qubit荧光法量化

基本信息
资源简介
大型患者队列胃液内镜液体活检揭示DNA含量作为胃癌候选肿瘤标志物
Endoscopic liquid biopsies of gastric fluid in a large human patient cohort reveal DNA content as a candidate tumor biomarker in gastric cancer
该数据集来自search.dataone.org,属于肿瘤/胃癌方向,主题涉及Biomarkers、Prognosis与Gastric cancer。数据包含患者病历信息,以及从内镜常规抽取的胃液中提取和定量的DNA数据。胃液样本经无菌容器收集、冰上保存、pH测定与中和后分装冻存,采用蛋白酶K消化、酚氯仿抽提和乙醇沉淀提取DNA,并以Qubit荧光法量化。该数据可用于探索胃液DNA含量作为胃癌候选肿瘤标志物的潜力,支持生物标志物与预后相关研究(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):患者数据:从病历中收集。DNA提取与定量:DNA从胃液中提取,这些胃液是常规移除的,以便更好地检查黏膜。这些液体收集在连接内镜抽吸通道的无菌塑料容器中,并保持在冰上直至pH测量和中和。样本分装成等份并保存在-20oC(每份仅解冻一次),直到从等体积胃液(800 µl)中通过蛋白酶K消化、随后酚氯仿提取和乙醇DNA沉淀提取DNA。DNA随后重悬于100 µl无菌无核酸酶双去离子水中,并通过Qubit荧光法(Thermo Fisher)定量。,# 数据来自:Endoscopic liquid biopsies of gastric fluid in a large human patient cohort reveal DNA content as a candidate tumor biomarker in
【主题与分类】
主题标签:Biomarkers、Prognosis、Gastric cancer。本站分类:肿瘤/胃癌。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A3fbb5a349d0b7b4f70e1a2f8284038d8b883b39ae7e529a6ad6e25c882ac88d9
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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:
数据说明
患者数据:从病历中收集。DNA提取与定量:DNA从常规移除的胃液中提取,以便更好地检查黏膜。这些液体收集在连接到内镜抽吸通道的无菌塑料容器中,并置于冰上直至进行pH测量和中和。样本分装成等份,并在-20°C下冷冻保存(每份仅解冻一次),直至通过蛋白酶K消化、酚-氯仿提取和乙醇DNA沉淀从等体积胃液(800 µl)中提取DNA。随后,DNA重悬于100 µl无菌无核酸酶双去离子水中,并通过Qubit荧光法(Thermo Fisher)进行定量。
,# 数据来源:大型人类患者队列中胃液内镜液体活检揭示DNA含量可作为胃癌候选肿瘤生物标志物
数据集DOI:10.5061/dryad.bzkh189qz
数据及文件结构说明
文件与变量
文件:Cadona_et_al_general_data.csv
描述: 患者人口统计学信息、一般数据、相关临床信息以及DNA浓度值。
变量
-
患者ID:字母数字或纯数字
-
内镜检查结果:癌症、胃炎、正常及癌前病变。
-
进一步内镜检查结果:用于为“内镜检查结果”补充更多信息:其他
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内镜编码:1)正常;2)消化性溃疡疾病;3)癌前病变;4)癌症。
-
性别:生物学性别,男性或女性。
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年龄组:诊断时的年龄
-
BMI:身体质量指数
-
pH值:收集的胃液pH值
-
质子泵抑制剂的使用:表示当前是否使用,是或否。
-
肿瘤亚型…,患者数据采用双重编码系统处理:每位参与者获得一个独特的研究代码,而将代码与个人身份信息关联的密钥则单独存放,并限制访问,以防轻易识别个人身份。
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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