西雅图炎症性肠病评估空间转录组研究(STRIDE)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应西雅图炎症性肠病评估空间转录组研究(STRIDE),覆盖炎症性肠病、克罗恩病、溃疡性结肠炎、未定型结肠炎、功能性腹痛综合征、功能性肠病、食管疾病及胃十二指肠疾病等消化系统疾病

Seattle Children's HospitalSeattle Children's Hospital
clinicaltrials
浏览 23
基因组分类Inflammatory Bowel DiseasesCrohn DiseaseUlcerative ColitisIndeterminate ColitisFunctional Abdominal Pain SyndromeFunctional Bowel DisorderEsophageal DiseasesGastroduodenal DisorderBowel DysfunctionGallbladder DiseasesSphincter of Oddi DysfunctionAnorectal Disorder
Seattle Spatial Transcriptomic Research in Inflammatory Bowel Disease Evaluation (STRIDE)

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

西雅图炎症性肠病评估空间转录组研究(STRIDE)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应西雅图炎症性肠病评估空间转录组研究(STRIDE),覆盖炎症性肠病、克罗恩病、溃疡性结肠炎、未定型结肠炎、功能性腹痛综合征、功能性肠病、食管疾病及胃十二指肠疾病等消化系统疾病。研究流程与临床访视同步,按机构标准执行;参与者在临床疾病评估中按病程需要采集血液、粪便和组织,访视期间另收集研究样本或数据,并被要求专门为研究采集尿液样本。可用于炎症性肠病及相关消化系统疾病的空间转录组与临床多组学研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:炎症性肠病、克罗恩病、溃疡性结肠炎、未定型结肠炎、功能性腹痛综合征、功能性肠病、食管疾病、胃十二指肠疾病。研究程序将与按机构标准的临床访视同步进行。作为其临床疾病评估的一部分,参与者将根据其病程需要采集血液、粪便和组织。在这些访视期间将收集额外的研究样本或数据。参与者将被要求专门为研究采集尿液样本。

【主题与分类】

主题标签:Inflammatory Bowel Diseases、Crohn Disease、Ulcerative Colitis、Indeterminate Colitis、Functional Abdominal Pain Syndrome、Functional Bowel Disorder、Esophageal Diseases、Gastroduodenal Disorder、Bowel Dysfunction、Gallbladder Diseases。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06315179

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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

疾病条件:炎症性肠病、克罗恩病、溃疡性结肠炎、未定型结肠炎、功能性腹痛综合征、功能性肠病、食管疾病、胃十二指肠疾病。研究程序将与按照机构标准的临床就诊同步进行。作为其临床疾病评估的一部分,参与者将根据其病程需要采集血液、粪便和组织样本。在这些就诊期间还将采集额外的研究样本或数据。参与者将被要求专门为研究采集尿液样本。

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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