北美线粒体疾病联盟患者登记与生物样本库(NAMDC)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为北美线粒体疾病联盟患者登记与生物样本库(NAMDC),聚焦线粒体疾病、线粒体遗传病、线粒体呼吸链复合物病以及线粒体DNA缺失与重复等病种

基本信息
资源简介
北美线粒体疾病联盟患者登记与生物样本库(NAMDC)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为北美线粒体疾病联盟患者登记与生物样本库(NAMDC),聚焦线粒体疾病、线粒体遗传病、线粒体呼吸链复合物病以及线粒体DNA缺失与重复等病种。线粒体疾病是一组相对罕见(约每5000名成人中1例)但非常严重的遗传病,由线粒体DNA或核DNA突变导致线粒体功能不良,可引发肌无力、癫痫、智力障碍、痴呆、听力丧失、失明、卒中、糖尿病和早逝等多种症状,多数呈进行性且难以治愈。该登记与生物样本库可用于相关疾病的自然史、遗传与临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:线粒体疾病、线粒体遗传病、线粒体病、线粒体呼吸链复合物病、线粒体DNA缺失与重复。线粒体疾病是一组相对罕见(约每5000名成人中1例)但非常严重的遗传病。线粒体常被称为细胞的“能量工厂”,因为它们提供细胞存活所需的能量。线粒体拥有自己的DNA(mtDNA),但也依赖来自细胞核的DNA(nDNA)。线粒体疾病由线粒体或核DNA突变引起,导致线粒体功能不良。这可引起多种症状,包括肌无力、癫痫、智力障碍、痴呆、听力丧失、失明、卒中、糖尿病和早逝。大多数线粒体疾病是进行性的,我们无法治愈大多数
【主题与分类】
主题标签:Mitochondrial Disorders、Mitochondrial Genetic Disorders、Mitochondrial Diseases。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01694940
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01694940
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:线粒体病、线粒体遗传病、线粒体疾病、线粒体呼吸链复合体障碍、线粒体DNA缺失与重复。线粒体疾病是一组相对罕见(约每5000名成人中有1例)但极为严重的遗传性疾病。线粒体常被称为“细胞的动力工厂”,因为它们为细胞提供生存所需的能量。线粒体拥有自己的DNA(mtDNA),但也依赖来自细胞核的DNA(nDNA)。线粒体疾病由线粒体DNA或核DNA的突变引起,导致线粒体功能不良。这可能导致多种症状,包括肌无力、癫痫发作、智力障碍、痴呆、听力损失、失明、中风、糖尿病和过早死亡。大多数线粒体疾病呈进行性发展,目前可用的治疗方法无法治愈大多数此类疾病。线粒体疾病的研究因这些疾病的低发病率及临床医生的诊断不足而受到阻碍。这妨碍了研究项目和临床试验的患者招募。
北美线粒体疾病联盟(NAMDC)的成立旨在帮助解决这些问题。该联盟由Michio Hirano博士和Salvatore DiMauro博士共同领导,是一个由美国和加拿大对线粒体疾病研究感兴趣的临床医生和研究人员组成的联盟。通过建立患者样本、数据和患者联系信息与研究人员共享的机制,NAMDC将使开展临床和基础实验室研究变得更加容易。患者信息将通过使用“患者数据注册库”——一个专门设计的数据库进行共享,而患者组织样本则通过使用“患者样本生物样本库”——一个用于保存患者来源生物样本的存储设施进行共享。注册库和生物样本库有望加速对线粒体疾病的理解和治疗进展。患者可以在任何NAMDC成员站点注册。此外,还提供了基于网络的远程注册服务,网址为
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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