肝硬化
肝硬化是一种由多种慢性肝病导致的弥漫性肝纤维化与假小叶形成的终末期肝病，病理特征为肝细胞坏死、纤维组织增生和肝结构紊乱。常见病因包括病毒性肝炎、酒精性肝病及代谢相关脂肪性肝病。临床早期可无症状，失代偿期出现肝功能减退和门静脉高压表现，如腹水、食管胃底静脉曲张、脾功能亢进及肝性脑病。诊断依靠影像学、肝脏弹性检测及必要时肝穿刺活检。治疗以病因控制、抗纤维化和并发症管理为核心，终末期需考虑肝移植。肝硬化是肝脏疾病负担与临床研究的重点，其早期筛查与精准分期对改善预后至关重要。
获取 肝硬化 专属定制方案甲状腺功能减退症与肝硬化关联的LDSC分析结果数据集
该数据集包含甲状腺功能减退症与肝硬化因果关联的多组学研究数据，涵盖遗传关联分析、孟德尔随机化、基因表达网络和单细胞转录组等多模态数据，主要用于揭示甲状腺功能减退症促进肝硬化发展的免疫调节机制，识别HLA-DQA1和CD27等潜在治疗靶点，并为开发靶向治疗药物提供数据基础。
肝硬化合并急性肾损伤
该数据集收集了肝硬化合并肾功能不全门诊患者的临床数据，包含人口统计学、肝功能、肾功能等多模态临床表格信息，主要用于研究肝硬化患者急性肾损伤的发病机制、危险因素及临床预后，为肝病合并肾损伤的临床诊疗提供数据支持。
肝硬化患者生存预测数据集
该数据集是一个临床表格数据集，包含肝硬化患者的17个临床特征，用于预测患者的生存风险，主要应用于医学预测模型和肝硬化预后研究，支持机器学习算法在临床决策中的开发与评估。
肝硬化预测数据集
该数据集是一个包含18项临床特征的表格数据，用于预测肝硬化分期，数据模态为结构化临床表格，涵盖患者基本信息、实验室指标和症状等，主要应用于机器学习辅助的肝硬化早期诊断、病情评估及医疗预测模型的研究与开发。
肝硬化预后结果数据集
本数据集是一个包含肝硬化患者临床特征的结构化表格数据，涵盖实验室指标、人口统计学和疾病阶段等多模态信息，主要用于通过机器学习方法预测肝硬化患者的不同临床结局，如生存状态、并发症发生及疾病进展，为临床预后评估和决策辅助系统提供数据支持。
肝硬化数据
该数据集包含130个来自肝硬化患者和健康个体的粪便样本，涉及基因测序数据（如Illumina HiSeq测序结果）和微生物分类学信息（如相对丰度），主要用于研究肝硬化与肠道微生物组之间的关联，支持疾病诊断预测、微生物组分析和生物信息学领域的应用。