人诱导多能干细胞(iPS细胞)衍生遗传性心律失常研究
研究将患者来源的血液或组织样本重编程为hiPSCs并诱导为心肌细胞,用于保留生物样本并开展机制研究。数据可用于疾病分型、遗传性心律失常相关表型分析及iPS细胞模型构建等方向(来源 clinicaltrials.gov)

基本信息
资源简介
人诱导多能干细胞(iPS细胞)衍生遗传性心律失常研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕遗传性心律失常,涵盖Long QT Syndrome、Brugada Syndrome、CPVT、Early Repolarization Syndrome、致心律失常性心肌病、肥厚型心肌病和扩张型心肌病等病种。研究将患者来源的血液或组织样本重编程为hiPSCs并诱导为心肌细胞,用于保留生物样本并开展机制研究。数据可用于疾病分型、遗传性心律失常相关表型分析及iPS细胞模型构建等方向(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:遗传性心律失常、Long QT Syndrome (LQTS)、Brugada Syndrome (BrS)、Catecholaminergic Polymorphic Ventricular Tachycardia (CPVT)、Early Repolarization Syndrome (ERS)、Arrhythmogenic Cardiomyopathy (AC, ARVD/C)、Hypertrophic Cardiomyopathy (HCM)、Dilated Cardiomyopathy (DCM)。更多研究详情由Gordon F. Tomaselli, Johns Hopkins University提供:生物样本保留:血液或组织样本、hiPSCs及由hiPSCs重编程获得的心肌细胞。符合条件的患者将被接洽,并作为获取研究知情同意的一部分,完整解释该研究。受试者将有机会就研究提问。符合入选标准的对照受试者,通常但不限于家庭成员,将接受类似的知情同意程序。受试者将在门诊接受评估,并将进行1-3 mm皮肤活检
【主题与分类】
主题标签:Inherited Cardiac Arrythmias、Long QT Syndrome (LQTS)、Brugada Syndrome (BrS)、Early Repolarization Syndrome (ERS)、Hypertrophic Cardiomyopathy (HCM)、Dilated Cardiomyopathy (DCM)、Normal Control Subjects。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/NCT02413450
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02413450
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:遗传性心律失常、长QT综合征(LQTS)、Brugada综合征(BrS)、儿茶酚胺敏感性多形性室性心动过速(CPVT)、早期复极综合征(ERS)、致心律失常性心肌病(AC,ARVD/C)、肥厚型心肌病(HCM)、扩张型心肌病(DCM)。更多研究详情由约翰斯·霍普金斯大学的Gordon F. Tomaselli提供:生物样本保存:血液或组织样本、hiPSCs以及由hiPSCs重编程得到的心肌细胞。符合条件的患者将被接洽,作为获取研究知情同意的一部分,研究将得到全面解释。受试者将有机会就研究提问。符合入选标准的对照受试者,通常但不限于家庭成员,将经历类似的知情同意程序。受试者将在门诊接受评估,并进行1-3毫米皮肤活检或抽血(30毫升)。受试者将在门诊就诊期间被询问病史,但此信息不会传递至生成和重编程iPSCs的研究实验室,仅疾病基因型将与样本关联。
将被冷冻保存的样本包括全血、白细胞、皮肤活检组织、人类诱导多能干细胞(hiPSCs)以及重编程心肌细胞。
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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