Duchenne型肌营养不良症心脏功能障碍与dystrophin Dp116编码区突变关系数据集

该数据集来自Dryad,包含181名经确认携带DMD基因突变的日本Duchenne型肌营养不良症患者的1109份超声心动图回顾性分析结果

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医学影像预测Duchenne muscular dystrophyHumans
Data from: Cardiac dysfunction in Duchenne muscular dystrophy is less frequent in patients with mutations in the dystrophin Dp116 coding region than in other regions

基本信息

模态
医学影像
大小
0.000215144 GB
任务类型
预测
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

Duchenne型肌营养不良症心脏功能障碍与dystrophin Dp116编码区突变关系数据集

Data from: Cardiac dysfunction in Duchenne muscular dystrophy is less frequent in patients with mutations in the dystrophin Dp116 coding region than in other regions

该数据集来自Dryad,包含181名经确认携带DMD基因突变的日本Duchenne型肌营养不良症患者的1109份超声心动图回顾性分析结果。数据按dystrophin异构体缺陷模式将患者分为5组,记录了年龄相关的左心室射血分数下降,并比较了不同突变区域的无心脏功能障碍生存率。该数据可用于研究DMD基因突变类型与心肌病发生风险之间的关系,尤其关注Dp116编码区突变患者心脏受累较少这一发现,为遗传咨询和心脏监测策略提供依据(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2018。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:Duchenne型肌营养不良症(DMD)是儿童期最常见的遗传性肌肉疾病,由DMD基因突变导致的dystrophin缺乏引起。尽管DMD以致命的进行性肌肉萎缩为特征,但心肌病是威胁DMD患者生命的最重要的非肌肉症状。心脏受累与dystrophin异构体之间的关系尚未被分析。方法与结果:对181名经确认携带DMD基因突变的日本DMD患者获得的1109份超声心动图结果进行了回顾性分析。患者显示左心室射血分数随年龄下降。根据dystrophin异构体缺陷模式将患者分为5组。Dp116编码区突变组的无心脏功能障碍生存率显著高于其他组,wh

【主题与分类】

主题标签:Duchenne muscular dystrophy、Humans。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.2m614

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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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。

数据集大小约 215.1 KB。

数据说明

背景:杜氏肌营养不良症(DMD)是儿童期最常见的遗传性肌肉疾病,由DMD基因突变导致的抗肌萎缩蛋白缺乏引起。尽管DMD以致命的进行性肌肉消耗为特征,但心肌病是威胁DMD患者生命的最重要的非肌肉症状。心脏受累与抗肌萎缩蛋白亚型之间的关系尚未得到分析。方法与结果:回顾性分析了来自181名经确认携带DMD基因突变的日本DMD患者的1109份超声心动图结果。患者显示左心室射血分数随年龄下降。根据抗肌萎缩蛋白亚型缺陷模式将患者分为5组。Dp116编码区突变组的心脏功能障碍无生存率显著高于其他组,而其他3组之间无显著差异。在25岁时,Dp116组的心脏功能障碍无发生率为0.6,而其他组仅为0.1。人心脏肌肉中Dp116转录本的PCR扩增表明启动子激活。

结论:DMD患者的左心室射血分数随年龄逐步下降。Dp116缺陷患者的心脏功能障碍发生率低于其他DMD患者。首次在人类心肌中鉴定出Dp116转录本。这些结果表明,Dp116与DMD的心脏受累有关。

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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