心血管疾病生物标志物多样性iPSC生物样本库

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06371937

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

疾病：心血管疾病、心律失常、心肌病、心力衰竭、脑血管意外、先天性心脏病、心脏代谢综合征。心血管疾病是发病和死亡的主要原因。心血管疾病的发生既包含遗传因素，也包含表观遗传因素。理解其分子和细胞机制对于识别新药物靶点和治疗该疾病是必要的。现有的该疾病体外和体内模型不能模拟人类病理生理学，并且从患者获取原代细胞用于心血管和呼吸系统相关研究很困难。诱导多能干细胞（iPSCs）来源于人的血液细胞，有助于发现心血管疾病机制。研究者提议从不同种族背景中招募心血管患者，并使用REDCap创建一个丰富的临床数据库。将从参与者获取血液样本，并用于创建iPSCs。参与者将进行DNA测序，并分析血清中的蛋白质生物标志物。

多组学数据和重编程的诱导多能干细胞将保存在西安大略大学罗巴茨研究所的心脏病与重症监护（C3RP）实验室。重编程的诱导多能干细胞能够无限供应心血管组织。此外，诱导多能干细胞衍生的数据将与临床信息、基因测序以及血清分析中的蛋白质生物标志物相关联。研究人员期望建立一个结合丰富临床数据集的诱导多能干细胞生物样本库，其中包括基因测序分析和蛋白质生物标志物，这将有助于发现心血管疾病的新生物标志物和药物靶点。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。