Farber病生物标志物数据集(BioFarber)

源站描述涵盖其病因(ASAH1 基因突变导致酸性神经酰胺酶缺乏)、脂质进行性蓄积引发的关节、肝脏、咽喉、组织及中枢神经系统异常,以及极低患病率(低于 1/1000000、全球约 80 例报告)和已发现的少于 25 种突变等信息

CENTOGENE GmbH RostockCENTOGENE GmbH Rostock
clinicaltrials
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基因组Farber's LipogranulomatosisCeramidase DeficiencyHepatomegalySplenomegaly
Biomarker for Farber Disease (BioFarber)

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Farber病生物标志物数据集(BioFarber)

BioFarber 数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Farber 病(Farber's lipogranulomatosis)这一常染色体隐性溶酶体贮积病。源站描述涵盖其病因(ASAH1 基因突变导致酸性神经酰胺酶缺乏)、脂质进行性蓄积引发的关节、肝脏、咽喉、组织及中枢神经系统异常,以及极低患病率(低于 1/1000000、全球约 80 例报告)和已发现的少于 25 种突变等信息。该数据可用于罕见病相关研究,如疾病机制梳理、生物标志物探索与临床特征归纳(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病条件:Farber 脂肉芽肿病、神经酰胺酶缺乏症、肝肿大、脾肿大。Farber 病(FD),又称 Farber 脂肉芽肿病,是一种常染色体隐性溶酶体贮积病,以神经酰胺酶缺乏为特征,导致脂质类脂肪物质进行性蓄积,进而引起关节、肝脏、咽喉、组织和中枢神经系统异常。FD 是一种极为罕见的疾病,患病率低于 1/1000000。目前全球仅报告约 80 例。疾病发病通常始于婴儿早期,但也可能发生在生命后期。FD 由位于 8 号染色体短臂的 ASAH1 基因突变引起。该基因编码酸性神经酰胺酶,这是一种溶酶体异二聚体酶,可将神经酰胺水解为鞘氨醇和脂肪酸。迄今为止,在 Farber 中已发现少于 25 种不同的突变

【主题与分类】

主题标签:Farber's Lipogranulomatosis、Ceramidase Deficiency、Hepatomegaly、Splenomegaly。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02298634

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

疾病:法伯脂肪肉芽肿病、神经酰胺酶缺乏症、肝肿大、脾肿大。法伯病(FD),又称法伯脂肪肉芽肿病,是一种常染色体隐性遗传的溶酶体贮积病,其特征为神经酰胺酶缺乏,导致脂质类脂肪物质进行性蓄积,进而引起关节、肝脏、咽喉、组织和中枢神经系统异常。FD是一种极为罕见的疾病,患病率低于1/1000000。目前全球仅报道约80例。发病通常始于婴儿早期,但也可在生命较晚阶段发生。FD由位于8号染色体短臂上的ASAH1基因突变所致。该基因编码酸性神经酰胺酶,这是一种溶酶体异二聚体酶,可将神经酰胺水解为鞘氨醇和脂肪酸。迄今为止,在法伯病患者中已发现少于25种不同的突变,但尚未报道存在大片段缺失。该病以常染色体隐性方式遗传。

FD的临床表现以皮下皮肤结节为特征,通常出现在关节附近,最常见于指间关节、腕关节、肘关节和踝关节,或位于机械性压迫点之上。这些表现非常疼痛,并导致进行性关节僵硬、挛缩引起的活动受限,最终导致关节固定和变形。此外,FD的一个特征性体征是由于喉部受累而出现的进行性声音嘶哑。除这些主要表现外,还描述了七种表型,其在严重程度和额外器官受累方面有所不同,如肺、神经系统、心脏和淋巴结。取决于残余的溶酶体神经酰胺酶周转,患者具有不同程度的中枢神经系统疾病,导致进行性神经功能恶化。在大多数病例中,似乎是神经元功能障碍而非全身性躯体营养不良限制了FD的持续时间。同样,FD患者可能因肺部疾病伴间质性肺炎而死亡。首发症状

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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