肾脏精准医学项目(KPMP)- COVID-19 方案
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肾脏精准医学项目(KPMP)的 COVID-19 方案,聚焦急性肾损伤、急性肾衰竭及肾功能不全等肾脏疾病

基本信息
资源简介
肾脏精准医学项目(KPMP)- COVID-19 方案
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肾脏精准医学项目(KPMP)的 COVID-19 方案,聚焦急性肾损伤、急性肾衰竭及肾功能不全等肾脏疾病。源站描述指出,SARS-CoV-2 可能直接感染肾脏细胞,临床表现为急性肾损伤或肾病范围蛋白尿,慢性肾脏病、糖尿病和高血压患者的重症 COVID-19 感染风险更高。该数据可用于研究 COVID-19 相关肾脏损伤的临床特征与风险因素(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:急性肾衰竭、急性肾功能不全、急性肾衰竭、急性肾损伤、急性肾功能不全、急性肾衰竭、急性肾功能不全、急性肾衰竭、急性肾功能不全。自 2019 年 12 月出现以来,COVID-19 大流行已急剧改变全球生活并导致数千人死亡。不幸的是,全球死亡人数只会继续增加。导致 COVID-19 的病毒 SARS-CoV-2 可能直接感染肾脏细胞,目前已知的临床表现是急性肾损伤或肾病范围蛋白尿。患有慢性肾脏病(CKD)、糖尿病和高血压的个体发生严重 COVID-19 感染的风险增加。尽管工业界和学术界做出了巨大努力,但 AKI 和 CKD 药物治疗的开发一直受到以下因素的阻碍:非预测性动物模型、无法识别和优先考虑 h
【主题与分类】
主题标签:Acute Kidney Failure、Acute Kidney Insufficiency、Acute Renal Failure、Acute Renal Injury、Acute Renal Insufficiency、Kidney Failure, Acute、Kidney Insufficiency, Acute、Renal Failure, Acute、Renal Insufficiency, Acute、Covid19。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/NCT05384899
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05384899
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:急性肾衰竭、急性肾功能不全、急性肾衰竭、急性肾损伤、急性肾功能不全、肾衰竭(急性)、肾功能不全(急性)、肾衰竭(急性)。自2019年12月出现以来,COVID-19大流行已急剧改变了全球生活,并导致数千人死亡。不幸的是,全球死亡人数只会继续增加。导致COVID-19的病毒SARS-CoV-2可能直接感染肾脏细胞,目前已知的临床表现包括急性肾损伤或肾病范围蛋白尿。患有慢性肾脏病(CKD)、糖尿病和高血压的个体感染严重COVID-19的风险增加。尽管工业界和学术界做出了重大努力,但AKI和CKD的药物疗法开发一直受到以下因素的阻碍:非预测性动物模型无法识别和优先考虑人类靶点人类肾脏活检组织的可用性有限对AKI和CKD异质性了解不足历史上,AKI和CKD被描述为单一、均一的疾病。
然而,越来越多的共识表明,不同的疾病通路导致AKI和CKD的不同亚组(AKIs和CKDs)。获取人类肾脏活检组织是界定疾病异质性、确定精确分子通路的关键第一步,这将有助于识别特定药物靶点,并最终实现AKI和CKD患者的个体化诊疗。美国多家研究中心正在合作,将最先进的技术汇聚在一起,以:合乎伦理地获取并评估AKI或CKD参与者的肾脏活检组织;界定疾病亚组;创建肾脏组织图谱;识别用于新型疗法的关键细胞、通路和靶点。KPMP由三个各具特色但高度互动的活动小组组成:招募站点:招募站点(RS)负责将AKI或CKD参与者招募到纵向研究中,并执行肾脏活检。组织检测站点:组织检测站点(TIS)负责开发并使用创新技术来
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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