糖尿病视网膜病变患者外周血DNA五个SNP位点的Mass ARRAY MALDI-TOF检测结果
共纳入1433名参与者，分为健康对照（n=480）、无视网膜病变的糖尿病患者（n=480）、非增殖性DR患者（n=378）和增殖性DR患者（n=95）
基本信息
资源简介
糖尿病视网膜病变患者外周血DNA五个SNP位点的Mass ARRAY MALDI-TOF检测结果
Results of Five SNP Loci in Peripheral Blood DNA of Diabetic Retinopathy Patients Analyzed by Mass ARRAY MALDI-TOF Technology
本数据集包含糖尿病视网膜病变（DR）患者外周血DNA样本中五个单核苷酸多态性（SNP）位点的检测结果，涉及rs10061133（MIR-449B）、rs17883901（GCLC）、rs2070744（eNOS）、rs3759890（SORD）和rs7754561（ENPP1）。共纳入1433名参与者，分为健康对照（n=480）、无视网膜病变的糖尿病患者（n=480）、非增殖性DR患者（n=378）和增殖性DR患者（n=95）。五个SNP采用Mass ARRAY MALDI-TOF技术进行基因分型。该数据集可用于研究糖尿病视网膜病变相关的遗传风险因素，揭示特定SNP与疾病的关联，并为临床风险评估和潜在治疗方向提供依据（来源 DOI 。
【数据集背景】
源站首次发布：2024。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：本数据集包含糖尿病视网膜病变（DR）患者的外周血DNA样本，重点关注五个单核苷酸多态性（SNP）的检测结果。这些SNP包括rs10061133（MIR-449B）、rs17883901（GCLC）、rs2070744（eNOS）、rs3759890（SORD）和rs7754561（ENPP1）。共纳入1433名参与者，分为健康对照（n=480）、无视网膜病变的糖尿病患者（n=480）、非增殖性DR患者（n=378）和增殖性DR患者（n=95）。五个SNP采用Mass ARRAY MALDI-TOF技术进行基因分型。该数据集为研究糖尿病视网膜病变相关的遗传风险因素提供了重要基础，揭示了特定SNP与疾病的关联，并为未来的临床风险评估和潜在治疗方向提供了见解。
【主题与分类】
主题标签：Clinical medicine、Diabetic Retinopathy (DR)、Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs)、Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM)、Mass ARRAY MALDI-TOF Technology。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://www.scidb.cn/detail?dataSetId=34e624365d2c4584a79952ea06b67c9e
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.57760/sciencedb.16594
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集包含糖尿病视网膜病变（DR）患者的外周血DNA样本，重点关注五个单核苷酸多态性（SNPs）的检测结果。这些SNPs包括rs10061133（MIR-449B）、rs17883901（GCLC）、rs2070744（eNOS）、rs3759890（SORD）和rs7754561（ENPP1）。共招募了1433名参与者，分为健康对照组（n=480）、无视网膜病变的糖尿病患者（n=480）、非增殖性DR患者（n=378）和增殖性DR患者（n=95）。采用Mass ARRAY MALDI-TOF技术对五个SNPs进行了基因分型。该数据集为探究与糖尿病视网膜病变相关的遗传风险因素提供了重要基础，揭示了特定SNP与该病的关联，并为未来的临床风险评估和潜在治疗方向提供了见解。
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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