皮肤中高血压的水与电解质含量(WHYSKI)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦原发性醛固酮增多症(PA)这一盐敏感性高血压的典型模型,研究皮肤中 Na+、K+、水含量以及淋巴血管生成转录因子 TonEBP mRNA 的变化,并观察经视频腹腔镜肾上腺切除术治愈 PA 后这些改变是否被纠正

基本信息
资源简介
皮肤中高血压的水与电解质含量(WHYSKI)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦原发性醛固酮增多症(PA)这一盐敏感性高血压的典型模型,研究皮肤中 Na+、K+、水含量以及淋巴血管生成转录因子 TonEBP mRNA 的变化,并观察经视频腹腔镜肾上腺切除术治愈 PA 后这些改变是否被纠正。数据覆盖 Hyperaldosteronism、Hypertension、Aldosterone-producing Adenoma、Aldosteronism、Aldosterone Disorder、Essential Hypertension、Bilateral Adrenal Hyperplasia、Conn Adenoma 等条件,方法为通过皮肤活检直接检测皮肤。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:醛固酮增多症、高血压、产醛固酮腺瘤、醛固酮症、醛固酮紊乱、原发性高血压、双侧肾上腺增生、Conn腺瘤。背景。鉴于 Na+ 在高血压(HT)病理生理中的关键作用,本研究将检验以下假设:在原发性醛固酮增多症(PA)——盐依赖性高血压的典型范例——中,皮肤的 Na+、K+ 和水含量发生改变,而这些改变可通过视频腹腔镜肾上腺切除术对 PA 进行手术治愈而得到纠正。研究者将使用皮肤活检,直接检测原发性醛固酮增多症(PA)——盐依赖性高血压的原型——皮肤中 Na+、K+、水以及淋巴血管生成转录因子 Tonicity Enhancing Binding Protein(TonEBP)mRNA 的含量,皮肤是体内 Na+ 的重要储存库。方法。研究者将测量 Na+、K+ 和水含量(通过化学-物理
【主题与分类】
主题标签:Hyperaldosteronism、Hypertension、Aldosterone-producing Adenoma、Aldosteronism、Aldosterone Disorder、Essential Hypertension、Bilateral Adrenal Hyperplasia、Conn Adenoma。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/NCT06090617
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06090617
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:醛固酮增多症、高血压、醛固酮生成腺瘤、醛固酮症、醛固酮紊乱、原发性高血压、双侧肾上腺增生、康恩腺瘤。背景。鉴于Na+在HT病理生理学中的关键作用,本研究将检验以下假设:在PA这一盐依赖性高血压的典型范例中,皮肤Na+、K+和水含量发生改变,而这些改变可通过视频腹腔镜肾上腺切除术手术治愈PA而得到纠正。研究者将使用皮肤活检直接检测原发性醛固酮增多症(PA)——盐依赖性高血压的原型——皮肤中Na+、K+、水以及淋巴血管生成转录因子张力增强结合蛋白(TonEBP)mRNA的含量,皮肤是体内Na+的重要储存库。方法。
研究人员将通过化学-物理方法测定Na+、K+和水含量,并通过微滴式数字PCR测定TonEBP mRNA拷贝数,检测对象为一个性别混合的连续同意参与研究的单侧原发性醛固酮增多症(PA)患者队列。这些患者在接受盐皮质激素受体拮抗剂(MRA)治疗期间、手术前,以能够纠正低钾血症和高血压的剂量进行治疗,以便按照本机构方案,使他们在血钾正常且高血压得到控制的情况下转诊接受手术。参与者在手术治愈后将再次以相同方式接受评估。研究人员预期,手术时获取的皮肤标本的干重(DW)将显著高于随访时,并与皮肤Na+、K+和水含量呈正相关。因此,如果这些预测得到验证,则皮肤阳离子和水含量需要根据DW进行调整,以便在不同时间点获取的标本之间进行有意义的比较。研究人员预期,与健康受试者相比,TonEBP mRNA拷贝数将显著过表达。
WHYSKI研究将为了解因PA、PH导致的动脉盐依赖性高血压患者的皮肤Na+、K+和水含量,以及治愈高醛固酮症对这些变量的影响提供坚实的知识基础。研究者还期望收集关于th的新知识。
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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