基于脂质组学的早期糖尿病肾病标志物筛选与应用研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04931537

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型糖尿病肾病、生物标志物。本研究是一项由临床与实验室同步开展的科研项目。在临床研究方面，主要记录受试者的基本个人资料、病史、体格检查及辅助检查结果。而在基础研究方面，则收集患者的血清、血浆及尿液样本，进行血清学与代谢组学研究，以寻找新的生物标志物。首先，我们招募符合纳入标准的患者。在获得患者知情同意后，于基线时收集患者的血清、血浆和尿液。同时，登记患者的基本信息、人体测量指标（包括身高、体重、腰围、臀围、血压）、既往史、家族史、月经史、生育史、用药史、生活方式，并根据诊断流程进行相应的实验室检查与辅助检查。所有数据资料均录入数据库，以供后续分析。初次诊断后，患者被纳入当前试验。

患者每年随访一次，直至末次随访，完整随访至少5年。每次随访均遵循常规临床诊疗原则。此外，随访期间每年采集患者血清、血浆和尿液样本一次，并每年集中检测一次糖化血红蛋白。本研究通过多中心规范化临床随访，探讨2型糖尿病肾病的发病机制；通过前瞻性长期随访，探索2型糖尿病早期肾脏疾病患者的潜在机制和可能的生物标志物，从而寻找新的治疗方法和适宜人群。

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。