新生儿1型糖尿病与乳糜泻遗传易感性筛查及前瞻性随访研究
项目旨在从普通人群中识别具有HLA遗传易感性的新生儿,并随访观察其疾病相关自身抗体及临床疾病的发生情况,随访至1至3岁。筛查对象为赫尔辛基大都会区两家分娩医院中有母亲知情同意的所有婴儿,即赫尔辛基Women's Hospital和埃斯波Jorvi Hospital

基本信息
资源简介
新生儿1型糖尿病与乳糜泻遗传易感性筛查及前瞻性随访研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕BABYSCREEN项目,针对1型糖尿病和乳糜泻。项目旨在从普通人群中识别具有HLA遗传易感性的新生儿,并随访观察其疾病相关自身抗体及临床疾病的发生情况,随访至1至3岁。筛查对象为赫尔辛基大都会区两家分娩医院中有母亲知情同意的所有婴儿,即赫尔辛基Women's Hospital和埃斯波Jorvi Hospital。孕妇可在孕期通过Women's网站电子知情同意或产后签署纸质知情同意参与。数据可用于新生儿遗传易感性筛查与疾病预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:1型糖尿病、乳糜泻。BABYSCREEN项目旨在从普通人群中识别具有HLA遗传易感性的新生儿,这些新生儿对T1D和/或CeD易感,并观察这些儿童直至1至3岁期间疾病相关自身抗体和临床疾病的发生情况。计划筛查在赫尔辛基大都会区两家分娩医院(即赫尔辛基Women's Hospital和埃斯波Jorvi Hospital)出生且获得母亲同意的所有婴儿。准父母将在孕期被告知该研究,并被邀请在婴儿出生后参与研究。孕妇被要求通过Women's网站(
【主题与分类】
主题标签:Type1diabetes、Celiac Disease。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04958356
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04958356
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:1型糖尿病、乳糜泻。BABYSCREEN项目旨在从普通人群中识别具有HLA遗传易感性、易患T1D和/或CeD的新生儿,并对这些儿童进行随访,观察至1-3岁期间是否出现疾病相关自身抗体及临床疾病。计划对在赫尔辛基大都会区两家接产医院(即赫尔辛基妇女医院和埃斯波约尔维医院)出生、且获得母亲同意的所有婴儿进行筛查。将在孕期向准父母介绍该研究,并邀请其在婴儿出生后参与研究。在父母双方均了解研究内容后,孕妇可通过妇女网站(https://www.terveyskyla.fi/naistalo)给予电子知情同意,或签署纸质书面知情同意书。唯一的纳入标准为母亲签署知情同意书。筛查活动将持续3年。赫尔辛基地区每年出生人数约为13,000人。
预计至少有80%的父母会知情同意参与该研究。据此,约31,200名新生儿将接受T1D和CeD遗传易感性的筛查。以下HLA基因型代表T1D易感基因型:(i) 高风险基因型 (DR3)-DQA105-DQB102/DRB104:01/2/4/5;)-DQA103-DQB103:02;(ii) 中度风险增高基因型 DRB104:01/2/5-DQA103-DQB103:02/中性单倍型;(iii) 轻度风险增高基因型 (DR3)-DQA105-DQB102/ (DR9)-DQA103-DQB103:03;(iv) DR4纯合子 DRB104:01/2/4/5)-DQA103-DQB103:02/DRB104:01/2/4/5)-DQA103-DQB103: 02;以及(v) DR3纯合子 (DR3)-DQA105-DQB102/(DR3)-DQA105-DQB102。为覆盖对CeD具有遗传易感性者,还将鉴定包括DR3-DQ2单倍型在内的所有其他基因型。其在芬兰婴儿中的比例为14%。该筛查方案可识别23
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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