PAPI研究中CES1携带者数据集

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦于PAPI研究中的CES1基因携带者,涉及心脏疾病、冠状动脉疾病、心血管疾病、心肌缺血、动脉闭塞、阿司匹林敏感性及氯吡格雷代谢不良等状况

University of Maryland, BaltimoreUniversity of Maryland, Baltimore
clinicaltrials
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基因组预测Heart DiseasesCoronary DiseaseCoronary Artery DiseaseCardiovascular DiseasesMyocardial IschemiaArtery OcclusionAspirin SensitivityClopidogrel, Poor Metabolism ofPlatelet DysfunctionPlatelet Thrombus
基因组CES1 Carriers in the PAPI Study

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

PAPI研究中CES1携带者数据集

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦于PAPI研究中的CES1基因携带者,涉及心脏疾病、冠状动脉疾病、心血管疾病、心肌缺血、动脉闭塞、阿司匹林敏感性及氯吡格雷代谢不良等状况。研究基于药物基因组学抗血小板干预(PAPI)研究的初步结果,旨在评估羧酸酯酶1(CES1)遗传变异对氯吡格雷及双联抗血小板治疗(氯吡格雷联合阿司匹林)反应的影响,通过离体血小板聚集测定法在健康阿米什人群中进行分析。数据可用于探究CES1等位基因与抗血小板药物反应差异之间的关联,支持个体化用药预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:心脏疾病、冠状动脉疾病、冠状动脉疾病、心血管疾病、心肌缺血、动脉闭塞、阿司匹林敏感性、氯吡格雷代谢不良。本研究部分基于药物基因组学抗血小板干预(PAPI)研究(NCT00799396)产生的初步结果。本研究的目的是评估羧酸酯酶1(CES1)的遗传变异对氯吡格雷以及双联抗血小板治疗(即氯吡格雷和阿司匹林)反应的影响,通过离体血小板聚集测定法在健康阿米什个体中进行评估。研究者假设,携带改变CES1活性或表达的等位基因的参与者对氯吡格雷以及双联抗血小板治疗的反应将发生改变。

【主题与分类】

主题标签:Heart Diseases、Coronary Disease、Coronary Artery Disease、Cardiovascular Diseases、Myocardial Ischemia、Artery Occlusion、Aspirin Sensitivity、Clopidogrel, Poor Metabolism of、Platelet Dysfunction、Platelet Thrombus。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03188705

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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、冠状动脉疾病、冠状动脉粥样硬化性心脏病、心血管疾病、心肌缺血、动脉闭塞、阿司匹林敏感性、氯吡格雷、代谢不良。本研究部分基于药物基因组学抗血小板干预(PAPI)研究(NCT00799396)所产生的初步结果。本研究的目的是评估羧酸酯酶1(CES1)的遗传变异对健康阿米什人氯吡格雷及双联抗血小板治疗(即氯吡格雷和阿司匹林)反应的影响,通过离体血小板聚集测定法进行评估。研究者假设,携带改变CES1活性或表达等位基因的参与者对氯吡格雷及双联抗血小板治疗的反应将会发生改变。

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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