糖尿病及其并发症的分子与临床特征

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01105858

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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

条件：2型糖尿病、糖尿病肾病、肥胖。遗传因素在糖尿病及其风险因素和并发症中起着重要作用，但大多数具体的遗传决定因素仍未明确。糖尿病易感基因影响糖尿病及相关疾病风险的分子通路也很大程度上未知。本项目将在一个多种族样本中，寻找并量化2型糖尿病及其风险因素和并发症的遗传决定因素的效应。糖尿病和血糖状态将通过临床访谈、口服葡萄糖耐量试验和糖化血红蛋白进行评估。胰岛素敏感性和胰岛素分泌将通过口服葡萄糖耐量试验得出的指数进行评估。还将测量2型糖尿病的其他潜在风险因素（如肥胖）及其并发症（如视网膜病变、肾病）。将收集并分析DNA，以识别与糖尿病或其他特征相关或连锁的遗传变异。

将开展基因转录、蛋白质表达和代谢谱研究，并分析所得模式与糖尿病、相关性状及糖尿病易感基因变异之间的关系。将对个体进行纵向研究，以确定基因转录、蛋白质表达和代谢谱是否能预测糖尿病或其并发症的发生。这些研究将有助于确定遗传变异与2型糖尿病及其并发症易感性之间的分子途径。

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。