DM-CoMET旗舰研究：β细胞储备与糖尿病微血管损伤器官结局（去标识分析数据集、脚本、结果）
该数据集为DM-CoMET旗舰横断面研究的去标识分析数据、分析脚本与机器可读结果表，研究对象为1,997名住院糖尿病成人，探讨刺激后2小时C-peptide所反映的β细胞储备与糖尿病微血管损伤器官结局的关系，并在NHANES 2007-2010（空腹胰岛素代理）与1999-2004（直接测定C-pe
基本信息
资源简介
DM-CoMET旗舰研究：β细胞储备与糖尿病微血管损伤器官结局（去标识分析数据集、脚本、结果）
DM-CoMET flagship study: beta-cell reserve and the organ fate of diabetic microvascular injury (de-identified analysis dataset, scripts, results)
该数据集为DM-CoMET旗舰横断面研究的去标识分析数据、分析脚本与机器可读结果表，研究对象为1,997名住院糖尿病成人，探讨刺激后2小时C-peptide所反映的β细胞储备与糖尿病微血管损伤器官结局的关系，并在NHANES 2007-2010（空腹胰岛素代理）与1999-2004（直接测定C-peptide）中开展死亡分析，同时针对FinnGen糖尿病视网膜病变与肾病进行胚系遗传三角验证。数据可用于代谢与微血管并发症关联分析、死亡风险建模及遗传因果推断，附README说明队列、测量与可重复性信息（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）：去标识分析数据集、分析脚本和机器可读结果表，用于DM-CoMET旗舰横断面研究，该研究在1,997名住院糖尿病成人中探讨β细胞储备（刺激后2小时C-peptide）与糖尿病微血管损伤器官结局的关系，并在NHANES 2007-2010（空腹胰岛素代理）和1999-2004（直接测定C-peptide）中开展死亡分析，同时针对FinnGen糖尿病视网膜病变与肾病进行胚系遗传三角验证。队列与测量元数据（招募、刺激方案、检测）及可重复性说明（Python 3.13，随机种子20260901）和文件描述见README.md。限制访问：数据集可经合理请求从通讯作者（Hongjuan Fang，tthfhj@163.com）处获取；包含脚本；稿件中引用了公共来源数据（NHANES、FinnGen R12、MAGIC）。
【主题与分类】
主题标签：diabetes、beta-cell function、C-peptide、diabetic retinopathy、diabetic kidney disease、microvascular complications、arterial stiffness、NHANES、Mendelian randomisation。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.22306187
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.22306187
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
去标识化分析数据集、分析脚本及机器可读结果表，用于DM-CoMET旗舰横断面研究，该研究探讨β细胞储备（刺激后2小时C肽）与1，997名住院成人糖尿病患者糖尿病微血管损伤器官结局的关系，并在NHANES 2007-2010（空腹胰岛素替代指标）和1999-2004（直接测量的C肽）中进行死亡分析，以及针对FinnGen糖尿病视网膜病变和肾病的胚系遗传三角验证。队列和测量元数据（招募、刺激方案、检测方法）、可重复性说明（Python 3.13，种子20260901）及文件描述见README.md。限制访问：数据集可经合理请求从通讯作者（Hongjuan Fang，tthfhj@163.com）处获取；脚本已包含；公共来源数据（NHANES、FinnGen R12、MAGIC）在稿件中引用。
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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