巴德-毕德氏综合征临床注册库

内分泌系统疾病领域表格公开数据集,来源:bbs-registry.org。

Bardet-Biedl Syndrome Foundation; Marshfield Clinic Research InstituteBardet-Biedl Syndrome Foundation; Marshfield Clinic Research Institute
CRIBBS Registry
2026-01-01 更新
浏览 26
表格分类Bardet-Biedl SyndromeBBSClinical RegistryCRIBBSRare DiseaseGenetics
Clinical Registry Investigating Bardet-Biedl Syndrome (CRIBBS)

基本信息

模态
表格
数据量
1000
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-01-01

资源简介

巴德-毕德氏综合征临床注册库

【一句话概览】

CRIBBS(Clinical Registry Investigating Bardet-Biedl Syndrome)是一项针对Bardet-Biedl综合征(BBS)的临床注册研究,凝聚了BBS社群——包括患者、照护者、家庭与研究人员——的时间、精力与愿景,致力于加深对这一复杂疾病的理解。该注册库旨在推动科学工作,以触及BBS患者的生活并改善其医疗照护。受试者数为725人(来源 bbs-registry.org)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Clinical Registry Investigating Bardet-Biedl Syndrome (CRIBBS)》。

【数据内容】

源站原始描述:The Clinical Registry Investigating Bardet-Biedl Syndrome (CRIBBS) reflects the time, energy, and vision of the BBS community, including patients, caregivers, families, and researchers, committed to improving the understanding of this complex disease. CRIBBS was designed to promote scientific efforts that touch the lives of and improve healthcare for individuals affected by BBS

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):致力于研究巴德-毕德氏综合征的临床注册研究(CRIBBS)凝聚了BBS社群——包括患者、照护者、家庭成员及研究人员——的时间、精力和远见,他们共同致力于加深对这一复杂疾病的理解。CRIBBS旨在推动科学探索,以触及BBS患者的生活并改善其医疗保健。

【主题与分类】

主题标签:Bardet-Biedl Syndrome、BBS、Clinical Registry、CRIBBS、Rare Disease、Genetics。

【适用方向】

结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。

【获取与许可】

源站页面:https://www.bbs-registry.org/

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源站:https://www.bbs-registry.org/

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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。

数据说明

CRIBBS是目前全球最大的巴德-毕德氏综合征患者注册数据库,收集患者人口学信息、临床表现、遗传检测结果、自然病程及随访数据,用于疾病自然史研究和治疗开发。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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