同济-华西-双流出生队列纵向ICP相关临床与微生物组元数据

该数据集来自中国成都双流妇幼保健院自2017年起持续开展的同济-华西-双流出生队列(THSBC),纳入7281名18–40岁、首次产检在15孕周内的孕妇,在孕早、中、晚三个窗口重复采集生物样本并开展结构化问卷

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基因组预测Health SciencesPregnancy
Longitudinal ICP-Related Clinical and Microbiome Metadata from the Tongji-Huaxi-Shuangliu Birth Cohort (THSBC)

基本信息

模态
基因组
大小
0.001076633 GB
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

同济-华西-双流出生队列纵向ICP相关临床与微生物组元数据

Longitudinal ICP-Related Clinical and Microbiome Metadata from the Tongji-Huaxi-Shuangliu Birth Cohort (THSBC)

该数据集来自中国成都双流妇幼保健院自2017年起持续开展的同济-华西-双流出生队列(THSBC),纳入7281名18–40岁、首次产检在15孕周内的孕妇,在孕早、中、晚三个窗口重复采集生物样本并开展结构化问卷。数据伴随一项关于妊娠期肝内胆汁淤积症(ICP)与肠道菌群纵向变化的大型队列研究,包含ICP诊断信息、基线临床特征与问卷社会人口学/生活方式/生育数据,以及带时间点的肝功能检测(含胆汁酸与肝酶)。可用于ICP预测、孕期菌群与临床指标纵向关联分析等研究(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集来自中国成都双流妇幼保健院自2017年起持续开展的同济-华西-双流出生队列(THSBC)。共纳入7,281名18–40岁、在15孕周内首次产检的孕妇,在三个妊娠窗口进行结构化问卷和重复生物样本采集:早期(<16周;T1)、中期(24–28周;T2)和晚期(>29周;T3)。伴随研究“Longitudinal alterations of gut microbiota associated with intrahepatic cholestasis of pregnancy: results from a large cohort study in China”的数据集包括:- ICP(妊娠期肝内胆汁淤积症)诊断信息 - 基线临床特征及基于问卷的社会人口学/生活方式/生育数据 - 带时间点的肝功能检测(包括胆汁酸和肝酶)- Ad

【主题与分类】

主题标签:Health Sciences、Pregnancy。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/5mjh2x63dx/1

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源站:https://doi.org/10.17632/5mjh2x63dx.1

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    • 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。

数据集大小约 1.1 MB。

数据说明

该数据集来源于中国成都双流妇幼保健院正在进行的同济-华西-双流出生队列(THSBC)(自2017年起)。共纳入7,281名年龄在18-40岁的孕妇,均在妊娠15周内首次产前检查时入组,通过结构化问卷收集信息,并在三个妊娠窗口期重复采集生物样本:孕早期(<16周;T1)、孕中期(24-28周;T2)和孕晚期(>29周;T3)。伴随研究“妊娠期肝内胆汁淤积症相关的肠道微生物群纵向变化:来自中国一项大型队列研究的结果”的数据集包括:- ICP(妊娠期肝内胆汁淤积症)诊断信息- 基线临床特征及基于问卷的社会人口学/生活方式/生育数据- 肝功能检测(包括胆汁酸和肝酶)及时间点- 不良围产期结局- 粪便采样元数据(采集时间和测序批次)

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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