儿童/成人光毒性基因表达谱与临床特征初步研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕光毒性开展儿童与成人基因表达谱及临床特征研究。覆盖健康志愿者、真菌感染与细菌感染人群,涉及多西环素与伏立康唑等已知或潜在光毒性药物

National Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases (NIAMS)National Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases (NIAMS)
clinicaltrials
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基因组分类Healthy VolunteersFungal InfectionsBacterial Infections
A Pilot of Pediatric/Adult Study of Gene Expression Profiling and Clinical Characterization of Phototoxicity

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

儿童/成人光毒性基因表达谱与临床特征初步研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕光毒性开展儿童与成人基因表达谱及临床特征研究。覆盖健康志愿者、真菌感染与细菌感染人群,涉及多西环素与伏立康唑等已知或潜在光毒性药物。数据可用于探索光毒性皮肤反应与典型晒伤在基因表达层面的差异,评估药物遗传学与病历回顾在识别光毒性高风险受试者中的作用,并支持光毒性风险因素与不良反应预测相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:健康志愿者、真菌感染、细菌感染。背景: 光毒性是一种与某些药物相关的类晒伤反应,是一种尚未被完全理解的现象。尽管临床上与典型晒伤反应相似,但光毒性皮肤反应中的基因表达变化可能与典型晒伤不同。 多西环素是一种耐受性相对良好且已知具有光毒性的抗菌药物,可用于健康志愿者以增加对光毒性的易感性。 表征继发于伏立康唑的光毒性潜在风险因素——伏立康唑是一种与可能限制治疗的光毒性相关的广谱抗真菌药——可能通过药物遗传学评估和病历回顾识别出有该不良反应风险的受试者。 有光毒性风险的受试者可能受益于

【主题与分类】

主题标签:Healthy Volunteers、Fungal Infections、Bacterial Infections。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00353158

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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

条件:健康志愿者、真菌感染、细菌感染。背景:* 光毒性是一种与某些药物相关的晒伤样反应,其现象尚未完全明了。尽管临床上与典型的晒伤反应相似,但光毒性皮肤反应中的基因表达变化可能与典型晒伤不同。* 多西环素是一种相对耐受性好且已知具有光毒性的抗菌药物,可用于健康志愿者以增加对光毒性的易感性。* 表征伏立康唑继发光毒性的潜在风险因素——伏立康唑是一种广谱抗真菌药,与可能限制治疗的光毒性相关——可能通过药物遗传学评估和医疗记录审查来识别有不良反应风险的受试者。* 有光毒性风险的受试者可能从使用有效的防晒霜中获益。

目标:* 确定在接受多西环素治疗的健康志愿者中,出现光毒性反应的皮肤中的全局基因表达谱,并比较在未使用多西环素情况下暴露于紫外线(UV)辐射的皮肤中的表达谱。* 研究多西环素单独对光毒性和非光毒性健康志愿者皮肤的影响。* 通过光测试来表征伏立康唑相关的光毒性反应,并确定这些受试者是否可以通过使用防晒霜获得合理的光毒性保护。入选标准:* I和II)皮肤光型为II型的健康志愿者。* III)计划开始伏立康唑治疗的受试者。* IV)长期使用伏立康唑的受试者,无论是否有光毒性反应史。* 先前接受过评估并被判定为光毒性或非光毒性的健康志愿者(I和II)。设计:* I)对于筛选访视组,四十名健康志愿者将接受相关皮肤检查和血液检查以评估ANA/ENA和肝功能谱。* II)对于研究访视组

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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