糖尿病肾病家族调查

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00342927

标准获取流程：

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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

疾病：糖尿病肾病、糖尿病、糖尿病肾脏疾病、白蛋白尿。肾病与糖尿病家族调查（FIND）是一项多中心研究，旨在识别糖尿病肾脏疾病的遗传决定因素。FIND 在美国 11 个中心以及许多种族群体中开展。研究采用两种不同策略来定位肾脏疾病易感基因：基于家系的遗传连锁/关联研究，以及利用混合连锁不平衡的病例对照研究。设在 National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases（NIDDK）凤凰城办公室的中心（NIDDK-Phoenix）在美国西南部的美洲印第安人群中，以及关岛领地和北马里亚纳群岛联邦（CNMI）的土著密克罗尼西亚人群中，开展基于家系的连锁/关联研究。招募患有糖尿病和肾脏疾病的参与者（先证者），并邀请其父母和兄弟姐妹也参加。

目标人群中与先证者无亲缘关系的成员也被纳入，并向其提供糖尿病和肾脏疾病筛查；这将有助于关联研究。这些参与者的遗传物质被用于对整个基因组的标志物进行基因分型。开展连锁分析和关联分析，以识别包含影响糖尿病肾病易感性的基因的特定染色体区域。连锁分析和关联分析还用于识别影响与糖尿病肾病相关性状的基因，这些性状如血清肌酐、尿蛋白排泄、血浆葡萄糖水平、血压和血脂水平。还开展全基因组关联研究和候选基因关联研究。随后，对显示连锁或关联证据的区域，利用遗传连锁和关联研究进行更详细的检查，以试图识别影响糖尿病肾病或相关性状的具体基因。影响易感性的基因的识别

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。