SLC22A1 (OCT1) 变异与孟加拉国原住民2型糖尿病患者二甲双胍血糖反应差异数据集
该数据集来自一项整合药物遗传学与计算机模拟的研究,聚焦孟加拉国吉大港山区原住民社区中新诊断且未治疗的2型糖尿病成人,随访二甲双胍治疗三个月

基本信息
资源简介
SLC22A1 (OCT1) 变异与孟加拉国原住民2型糖尿病患者二甲双胍血糖反应差异数据集
Data repository for SLC22A1 (OCT1) variants and genotype-associated differences in glycaemic response to metformin in Indigenous Bangladeshi adults with type 2 diabetes
该数据集来自一项整合药物遗传学与计算机模拟的研究,聚焦孟加拉国吉大港山区原住民社区中新诊断且未治疗的2型糖尿病成人,随访二甲双胍治疗三个月。数据包含去标识化的参与者临床与药物基因组学数据、主图、基因分型凝胶与Sanger测序记录、支持信息、分子对接与PLIP相互作用数据、分子动力学轨迹分析及MD后MM-GBSA结果,并评估SLC22A1 rs628031 (M408V) 与 rs12208357 (R61C)。可用于研究基因型相关的血糖反应差异及二甲双胍药物遗传学机制(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 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):该数据集支持研究“SLC22A1 (OCT1) 变异与孟加拉国原住民2型糖尿病成人中二甲双胍血糖反应的基因型相关差异:一项整合药物遗传学与计算机模拟研究”。该存储库包含去标识化的参与者层面临床与药物基因组学数据、主稿件图、基因分型凝胶与Sanger测序记录、支持信息、分子对接与PLIP相互作用数据、分子动力学轨迹分析以及MD后MM-GBSA结果。该研究纳入103名来自孟加拉国吉大港山区原住民社区的新诊断、既往未治疗的2型糖尿病成人,在开始二甲双胍治疗后随访三个月。该研究评估了SLC22A1 rs628031 (M408V) 和 rs12208357 (R61C)。临床分析检查了基因型相关的血糖差异
【主题与分类】
主题标签:SLC22A1、OCT1、rs628031、rs12208357、Metformin、Pharmacogenomics、Pharmacogenetics、Type 2 diabetes mellitus、Organic cation transporter 1、Indigenous population。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.22933043
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
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- OpenDataLab:
数据说明
该数据集支持研究“SLC22A1 (OCT1) 变异与孟加拉国原住民2型糖尿病成人患者二甲双胍血糖反应相关的基因型差异:一项综合药物遗传学和计算机模拟研究”。该存储库包含去标识化的参与者级别临床和药物基因组学数据、主要手稿图表、基因分型凝胶和Sanger测序记录、支持信息、分子对接和PLIP相互作用数据、分子动力学轨迹分析以及MD后MM-GBSA结果。该研究纳入了103名来自孟加拉国吉大港山区原住民社区的新诊断、既往未治疗的2型糖尿病成人患者,在开始二甲双胍治疗后随访三个月。该研究评估了SLC22A1 rs628031 (M408V) 和rs12208357 (R61C)。临床分析检查了血糖反应的基因型相关差异,而计算分析包括OCT1结构建模、分子对接、蛋白质-配体相互作用分析、100纳秒分子动力学模拟以及MD后MM-GBSA分析。
该资源库按文件夹组织,包含主图、基因分型和Sanger数据、支持信息、计算原始数据以及伦理/研究文件,还有去标识化的参与者数据集。资源库内附有一个README文件,描述了资源库结构及各个文件。参与者数据已准备用于研究共享,不含直接的个人姓名。用户不应试图重新识别参与者,也不应将这些数据与外部信息结合以进行重新识别。计算对接和MM-GBSA值应被解释为比较性估计,而非OCT1转运或结合亲和力的直接实验测量。
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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