TSC生物样本库与自然史数据库

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦结节性硬化症(TSC)与淋巴管肌瘤病(LAM)。TSC Alliance资助的项目在Van Andel Institute生物样本库采集TSC患者的血液、组织和细胞,并依托2006年建立的自然史数据库汇集去标识化临床数据,涵盖回顾性与前瞻性信息

National Tuberous Sclerosis AssociationNational Tuberous Sclerosis Association
clinicaltrials
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其他Tuberous SclerosisLymphangioleiomyomatosis
TSC Biosample Repository and Natural History Database

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

TSC生物样本库与自然史数据库

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦结节性硬化症(TSC)与淋巴管肌瘤病(LAM)。TSC Alliance资助的项目在Van Andel Institute生物样本库采集TSC患者的血液、组织和细胞,并依托2006年建立的自然史数据库汇集去标识化临床数据,涵盖回顾性与前瞻性信息。数据可用于研究TSC对脑、肾、心、肺和皮肤等多器官的影响,支持探索新疗法(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:结节性硬化症、淋巴管肌瘤病。该项目由TSC Alliance资助,目的是进一步了解结节性硬化症(TSC),这可能为影响脑、肾、心、肺和皮肤等身体不同部位的疾病带来新疗法。TSC Alliance TSC生物样本库(BSR)建立于密歇根州大急流城的Van Andel Institute(VAI)生物样本库,作为中心生物样本库,用于采集大量TSC个体的血液、组织和细胞。TSC Alliance自然史数据库(NHD)建立于2006年,将作为与TSC个体采集的生物样本相关的去标识化临床数据的中心存储库。NHD研究项目涉及收集TSC个体的回顾性和前瞻性私人信息。

【主题与分类】

主题标签:Tuberous Sclerosis、Lymphangioleiomyomatosis。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05676099

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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:结节性硬化症、淋巴管肌瘤病。该项目由TSC Alliance赞助,旨在加深对结节性硬化症复合体(TSC)的了解,从而可能为影响身体不同部位(如脑、肾、心脏、肺和皮肤)的疾病带来新的治疗方法。TSC Alliance TSC生物样本库(BSR)的建立是为了在密歇根州大急流城的Van Andel研究所(VAI)生物样本库提供一个中心生物样本库,用于收集大量TSC患者的血液、组织和细胞。TSC Alliance自然史数据库(NHD)成立于2006年,将作为中心数据库,保存与从TSC患者收集的生物样本相关的去标识化临床数据。NHD研究项目涉及收集被诊断为TSC的个体在其一生中的回顾性和前瞻性私人信息(即纵向研究)。VAI生物样本库将根据TSC Alliance的批准向研究人员分发生物样本和NHD数据。

本项目还旨在收集散发性淋巴管肌瘤病(散发性LAM)患者的生物样本和临床数据。LAM是TSC中常见的一种症状,也可能出现在未诊断为TSC的背景下(即散发性LAM患者)。生物样本的采集将在临床研究站点(CSS)进行,例如TSC联盟认可的TSC诊所;也可在非CSS场所进行,例如参与者家中、教育会议,或由其他临床合作伙伴(CP)在获得本方案机构审查委员会(IRB)批准及知情同意书的情况下进行。生物样本采集也可在非CSS场所进行,或由持证采血员完成(例如通过与移动采血公司合作)。VAI生物样本库将向CSS、非CSS、CP或直接向参与者提供采集套件、说明和材料。CSS、CP、非CSS或授权代表将把采集到的生物样本运送至VAI生物样本库,以便根据……进行处理和储存。

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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