庞贝病生物标志物数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为庞贝病(Pompe disease)的生物标志物,本站归类于循环系统疾病 / 其他

CENTOGENE GmbH RostockCENTOGENE GmbH Rostock
clinicaltrials
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基因组Cardiac DiseasesMuscular WeaknessHepato-splenomegalyLung DiseaseObstructive Sleep ApnoeaMacroglossiaCerebral Aneurysm
Biomarker for Pompe Disease (BioPompe)

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

庞贝病生物标志物数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为庞贝病(Pompe disease)的生物标志物,本站归类于循环系统疾病 / 其他。源站描述覆盖心脏疾病、肌无力、肝脾肿大、肺病、阻塞性睡眠呼吸暂停、巨舌症、脑动脉瘤等表现,并说明庞贝病是一种罕见的遗传性、常致死性疾病,由 GAA 基因突变导致 α-葡萄糖苷酶活性降低或缺失,使糖原在体内蓄积,其中心脏和骨骼肌细胞受累最重。该数据可用于庞贝病相关临床特征与生物标志物的研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:心脏疾病、肌无力、肝脾肿大、肺病、阻塞性睡眠呼吸暂停、巨舌症、脑动脉瘤。庞贝病是一种罕见的(估计每 40,000 名新生儿中约有 1 例)、遗传性且常致死的疾病,会损害心脏和肌肉。它由编码一种名为 α-葡萄糖苷酶(GAA)的酶的基因突变引起。正常情况下,身体利用 GAA 将糖原(糖的长期储存形式)分解为葡萄糖,供身体利用以获取能量。但在庞贝病中,GAA 基因的突变会降低或完全消除这种必需酶的活性。过量的糖原会在全身各处蓄积,但心脏和骨骼肌细胞受影响最严重。研究人员已鉴定出多达 70 种导致庞贝病症状的 GAA 基因突变,这

【主题与分类】

主题标签:Cardiac Diseases、Muscular Weakness、Hepato-splenomegaly、Lung Disease、Obstructive Sleep Apnoea、Macroglossia、Cerebral Aneurysm。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01457443

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    • 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。

数据说明

疾病:心脏病、肌无力、肝脾肿大、肺部疾病、阻塞性睡眠呼吸暂停、巨舌症、脑动脉瘤。庞贝病是一种罕见(估计每40,000名新生儿中约有1例)、遗传性且往往致命的疾病,会损害心脏和肌肉。它是由编码一种名为α-葡萄糖苷酶(GAA)的酶的基因发生突变所致。正常情况下,人体利用GAA将糖原(糖的长期储存形式)分解为葡萄糖,以供身体利用来获取能量。但在庞贝病中,GAA基因的突变会降低或完全消除这种必需酶的活性。过量的糖原会在全身各处蓄积,但心脏和骨骼肌的细胞受影响最为严重。研究人员已在GAA基因中鉴定出多达70种不同的突变可导致庞贝病的症状,而这些症状在发病年龄和严重程度上可能差异很大。疾病的严重程度和发病年龄与酶缺乏的程度相关。早发型(或婴儿型)庞贝病是GAA完全或近乎完全缺乏的结果。

症状在出生后最初几个月内开始出现,表现为喂养困难、体重增长不良、肌肉无力、肌张力低下和头部控制延迟。呼吸障碍常因肺部感染而复杂化。心脏明显增大。超过半数的庞贝病婴儿还伴有舌体增大。大多数庞贝病婴儿在满一周岁前死于心脏或呼吸系统并发症。晚发型(或青少年型/成人型)庞贝病由GAA部分缺乏所致。发病时间可早至儿童期第一个十年,也可晚至成年期第六个十年。主要症状为肌无力,逐渐进展为呼吸无力,并在持续数年后死于呼吸衰竭。心脏可能受累,但不会明显增大。庞贝病的诊断可通过筛查常见基因突变或检测血液样本中GAA酶活性水平来确认——该检测

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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