冠状动脉疾病表观转录组血液生物标志物前瞻性队列研究（IHD-EPITRAN）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04533282

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数据说明

疾病：缺血性心脏病、冠状动脉疾病、主动脉瓣狭窄、急性心肌梗死。背景——缺血性心脏病：缺血性心脏病（IHD）全球患病率为1.265亿人，年死亡率为890万人，是导致死亡的首要原因（GBD Collaborators 2017）。IHD的发生源于持续的动脉粥样硬化形成过程，即脂质在冠状动脉壁内积聚的过程。最终，胆固醇和钙的积累形成沉积物，即斑块，使血管腔变窄。在心肌梗死（MI）发作时，此类斑块破裂，导致依赖该血管供血的心肌发生缺氧性坏死。短期内，心脏功能通过形成僵硬瘢痕得以挽救。随着时间推移，泵血功能通常逐渐恶化，继而发生心力衰竭（HF）。理想情况下，疾病生物标志物从血液中分析，既能提供对疾病进展和严重程度的洞察，又有助于评估治疗效果。遗憾的是，迄今尚未确定IHD的理想生物标志物。

大量但未被计数的心肌缺血（IHD）未确诊患者若能从早期诊断中获益，凸显了对IHD生物标志物的需求。背景——表观转录组学 表观转录组学是研究RNA转录后修饰的领域，类似于DNA表观遗传学，近来获得了更多科学关注（Saletore 2012）。这一不断扩展的领域正在揭示一层新的生物调控机制，控制着从细胞增殖到死亡的多种过程。尽管已在各类RNA中鉴定出170多种RNA修饰（Yang 2018），但腺苷在氮-6位点的甲基化（m6A）仍是最常见且研究最为深入的一种（Liu 2020）。继20世纪70年代首次发现m6A甲基化mRNA之后（Desrosiers 1974），随着可靠的体内m6A检测方法的发展，表观转录组学在过去十年才重新兴起（Dominissini 2012）。这些早期基于免疫沉淀的方法（即

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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