滑膜肉瘤（Synovial Sarcoma, SS）是一种侵袭性的软组织肉瘤，可在任何年龄发生，但通常在年轻人中更为常见，尤其是在四肢。滑膜肉瘤占所有软组织肉瘤的10%。根据是否存在成熟的腺体上皮细胞，滑膜肉瘤主要分为两种组织学类型：单相型和双相型。尽管目前的治疗方法已经相当进步，但超过四分之一的患者在诊断后的五年内仍然不幸因病去世。 染色体上，超过95%的滑膜肉瘤特征为t(X;18)(p11.2;q11.2)易位，这种易位通常表示为SYT与SSX1、SSX2或更罕见的SSX4的融合基因。在滑膜肉瘤中，SYT-SSX1和SYT-SSX2基因融合似乎是互斥的，即它们不会在同一患者体内同时出现。融合基因在原发性和转移性肿瘤中的类型是一致的，且在整个疾病发展过程中保持恒定。 本研究的主要目的是评估在中国滑膜肉瘤患者中，SS18-SSX融合基因的分布及其对临床预后的影响。通过收集和分析88例患者的临床数据，并利用单变量和多变量生存分析方法，研究人员发现SS18-SSX2病例的总体存活率明显更高。在单变量和多变量生存分析中，FNCLCC二级病例和UICC第一或第二阶段的存活率也显著更好。通过使用HEK293T和NIH 3T3细胞系转染SS18-SSX1或SS18-SSX2基因，研究人员确定了这些融合基因在细胞增殖和侵袭性中的相关作用。结果表明，SS18-SSX1阳性细胞比SS18-SSX2阳性细胞更具增殖性和侵袭性。因此，可以得出结论，SS18-SSX融合类型是滑膜肉瘤患者的一个重要预后因素。 研究使用了逆转录聚合酶链反应（RT-PCR）检测SYT-SSX融合基因，这已成为一种敏感的诊断方法。尽管SYT-SSX融合基因的作用尚不完全明确，但其在滑膜肉瘤的诊断和预后评估中的重要性已得到初步认可。 本研究不仅揭示了SS18-SSX1和SS18-SSX2融合基因与细胞增殖和侵袭性的关系，而且对于理解滑膜肉瘤的分子机制、提高诊断水平、以及探索新的治疗策略提供了重要的科学依据。这些发现对于改善患者的治疗结果、延长生存期以及提高生活质量都具有重要的临床意义。同时，也为进一步研究滑膜肉瘤的病理生物学特性提供了新的视角和方法。

糖尿病临床数据集（10万行） 用于预测建模和健康分析的100000糖尿病数据集 关于数据集 详细的数据集，包括100000人的健康和人口统计数据，旨在促进糖尿病相关研究和预测建模。该数据集包括性别、年龄、地点、种族、高血压、心脏病、吸烟史、BMI、HbA1c水平、血糖水平和糖尿病状态等信息。 数据集用例 该数据集可用于各种分析和机器学习目的，例如： 预测建模：根据人口统计和健康相关特征构建模型来预测糖尿病的可能性。 健康分析：分析不同健康指标（如BMI、HbA1c水平）与糖尿病之间的相关性。 人口统计学研究：检查糖尿病在不同人口群体和地点的分布。 公共卫生研究：识别糖尿病的风险因素，并针对高危人群进行干预。 临床研究：研究高血压等合并症与糖尿病合并心脏病之间的关系。 潜力分析 描述性统计：总结数据集，了解特征的中心趋势和分散性。 相关性分析：识别特征之间的关系。 分类模型：使用机器学习算法将个体分类为糖尿病患者或非糖尿病患者。 趋势分析：分析多年来的趋势，看看糖尿

二维下料matlab代码临床大脑计算机接口挑战WCCI 2020格拉斯哥 这是在格拉斯哥举行的WCCI 2020上举行的“临床脑计算机接口挑战赛”竞赛的数据集。 有10例因左手或右手手指活动受损而受损的偏瘫性脑卒中患者的EEG数据。 每个参与者有两个文件。 以“ T”结尾的文件名表示训练文件，以“ E”结尾的文件名表示评估/测试文件。 例如，文件名“ Parsed_P05T”建议参与者P05的训练文件，而文件“ Parsed_P05E”建议针对同一参与者的评估/测试文件。 训练文件包含与每个试验相对应的标签，而没有提供用于评估/测试文件的试验标签。 比赛的目的是找到与评估/测试文件试验相对应的标签。 数据集说明 在这里，我们描述了数据集中每个文件的内容。 所有文件均为.mat（MATLAB）格式，因此可以使用MATLAB软件轻松打开。 打开任何参与者的任何培训文件（例如，文件“ Parsed_P05T”，这是参与者“ P05”的培训文件）时，您会发现两个变量“ rawdata”和“ labels”。 变量“ rawdata”是一个3-D矩阵，其尺寸格式为“ noOfTrial X no

Kaggle COVID-19临床试验EDA 我第一次尝试使用Kaggle上与COVID-19相关的临床试验数据集进行EDA。 有关数据集的更多信息，访问： ：

欧共体 Eudract-py是一个Python库，用于搜索上的临床试验。 安装 使用软件包管理器安装eudract-py： pip install eudract-py 用法 搜索试验 搜索临床试验并返回摘要或完整的协议详细信息。 from eudract import Eudract eu = Eudract () eu . search ( "EFC14280" , "summary" ) # return trial summary in plain text format eu . search ( "EFC14280" , "summary" , True ) # return trial summary in dict eu . search ( "covid" , "full" , True ) # return all trial full details with

保证 R 包 这个 R 包库根据一些初始试验的数据简化了临床试验成功的一些计算。 贯穿始终的方法是生成效应大小的先验，使用初始试验数据生成效应大小的后验分布，然后使用该后验模拟稍后的试验。 这是一种本质上的贝叶斯方法。 安装 # install.packages('devtools') devtools :: install_github( " scientific-computing-solutions/assurance " , build_vignettes = TRUE ) 联系或了解更多详情。

人工智能将改变医疗健康的方方面面，包括我们管理个人健康的方式，从客户体验和临床护理到降低医疗保健成本。这本实用的书是第一本描述AI可以帮助解决有害的医疗保健问题的当前和未来用例的书。

Clinical-Trials:临床试验数据

在ClinicalTrials.gov上进行数据挖掘40,000多项肿瘤学研究 是政府资助的注册机构，注册了超过200,000种药物和医疗设备的临床试验。 从2007年开始，法律要求几乎所有在美国拥有至少一个开放站点的重大研究都必须在该站点上注册。 此存储库包含2016年8月下载的40,000项肿瘤学试验的探索性数据分析。

使用Tensorflow进行临床实体识别 此仓库使用Tensorflow实现了CER模型（字符嵌入+单词嵌入+ BLSTM + CRF）。 合奏训练后的最新表现（测试集上的F1分数在84到85之间）。 有关更多详细信息，请检查。 使用预先训练的模型 使用TensorFlow可以轻松加载预训练图。 预训练的模型在exp dir中。 将集成训练模型与 # pretrained ensemble of models models= " exp/adam.cap-2.char-100-100.word-300-300.lstm-1.p-0 exp/rmsprop.char-100-100.plstm-2 exp/rmsprop.cap-5.char-100-100.word-300-300.sru-1 exp/rmsprop.cap-5.char-100-300.word-300-300.l