HIV感染者脂肪性肝病表型与遗传数据集
该数据集来自一项多中心横断面研究,纳入1,089名病毒学控制良好且接受稳定抗逆转录病毒治疗的HIV成人,覆盖两个NIH资助的美国队列

基本信息
资源简介
HIV感染者脂肪性肝病表型与遗传数据集
Phenotypic and Genetic Dataset for steatotic liver disease in people living with HIV Cohort
该数据集来自一项多中心横断面研究,纳入1,089名病毒学控制良好且接受稳定抗逆转录病毒治疗的HIV成人,覆盖两个NIH资助的美国队列。数据包含表型与遗传信息,主要结局为代谢功能障碍相关脂肪性肝病(MASLD)、MetALD及临床显著肝纤维化(CSF)。可用于分析HIV感染者中脂肪性肝病与肝纤维化的遗传和代谢决定因素,支持分类建模与相关因素探索。数据为受限访问,需签署数据使用协议(来源 DOI 解析,Other (Attribution) 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):HIV感染者中SLD与纤维化的遗传与代谢决定因素 项目概述 本存储库包含一项多中心横断面研究的数据集、分析脚本和文档,该研究评估HIV感染者(PWH)中脂肪性肝病(SLD)和临床显著肝纤维化(CSF)背后的遗传与代谢因素。研究标题:HIV感染者中脂肪性肝病与临床显著纤维化的遗传与代谢决定因素 研究队列:1,089名病毒学控制良好、接受稳定抗逆转录病毒治疗(ART)的成人,来自两个NIH资助的美国队列 主要结局:代谢功能障碍相关脂肪性肝病(MASLD)、MetALD和临床显著肝纤维化(CSF) 许可:许可:受限/受控访问(需数据使用协议) 数据集与变量 关键表型定义
【主题与分类】
主题标签:Fatty Liver、HIV、Genetic Markers/genetics。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.22694775
使用许可:Other (Attribution)。
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数据说明
HIV感染者中SLD与纤维化的遗传及代谢决定因素 项目概述 本代码库包含一项多中心横断面研究的数据集、分析脚本和文档,该研究评估HIV感染者(PWH)中脂肪性肝病(SLD)和临床显著肝纤维化(CSF)背后的遗传与代谢因素。 研究标题:HIV感染者中脂肪性肝病与临床显著纤维化的遗传及代谢决定因素 研究队列:来自两个NIH资助的美国队列的1,089名病毒学控制良好、接受稳定抗逆转录病毒治疗(ART)的HIV感染成人 主要结局:代谢功能障碍相关脂肪性肝病(MASLD)、MetALD及临床显著肝纤维化(CSF) 许可:许可:受限/受控访问(需签署数据使用协议) 数据集与变量 关键表型定义 脂肪性肝病(SLD):通过振动控制瞬时弹性成像(VCTE)上的受控衰减参数(CAP)定义脂肪变性(n = 526,48%)。 MASLD:SLD加上心血管代谢危险因素且无有害饮酒(n = 403,37%)。
MetALD:SLD 符合 MASLD 代谢标准且伴中等量饮酒(n = 123,11%)。临床显著纤维化(CSF):通过 VCTE 测量肝脏硬度(LSM)。在 18%(74/403)的 MASLD 和 15%(19/123)的 MetALD 参与者中检出。目标基因位点 PNPLA3(rs738409)TM6SF2(rs58542926)GCKR(rs780094)MBOAT7-TMC4(rs641738)HSD17B13(rs72613567)研究结果摘要 结局 关键遗传决定因素(aOR)人口学与代谢危险因素 MASLD PNPLA3-G(1.39)、TM6SF2-T(1.63)、MBOAT7-TMC4-T(1.23)、GCKR-T(1.25)较高的 BMI、2 型糖尿病、男性 MetALD PNPLA3-G(1.69)、MBOAT7-TMC4-T(1.47)较高的 BMI、2 型糖尿病、男性 SLD 中的 CSF PNPLA3-G(2.03)非西班牙裔黑人种族与较低的比值比相关(aOR 0.37)MASLD 中的 CSF PNPLA3-G(1.73)加入 PNPLA3 基因型可改善模型拟合(p <0.01)注:PNPL
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




