南加州华裔美国人糖尿病遗传学研究

研究围绕线粒体功能障碍在 Type 2 Diabetes Mellitus 及重叠 Metabolic Syndrome 病因中的作用展开,计划系统考察由线粒体 DNA 有害序列变异可能引起的线粒体氧化磷酸化缺陷,并进一步验证致糖尿病 mtDNA 变异导致家族性糖尿病与代谢综合征相关 OXPHOS

University of California, IrvineUniversity of California, Irvine
clinicaltrials
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基因组分类Type 1 DiabetesType 2 DiabetesMetabolic Syndrome
The Genetics of Diabetes in Southern California Chinese Americans

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

南加州华裔美国人糖尿病遗传学研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦南加州华裔美国人中 Type 1 Diabetes、Type 2 Diabetes 与 Metabolic Syndrome 的遗传学研究。研究围绕线粒体功能障碍在 Type 2 Diabetes Mellitus 及重叠 Metabolic Syndrome 病因中的作用展开,计划系统考察由线粒体 DNA 有害序列变异可能引起的线粒体氧化磷酸化缺陷,并进一步验证致糖尿病 mtDNA 变异导致家族性糖尿病与代谢综合征相关 OXPHOS 缺陷的假设。数据可用于糖尿病与代谢综合征的遗传机制研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Type 1 Diabetes、Type 2 Diabetes、Metabolic Syndrome。自我们实验室13年前在一个三代母系家系中首次将 Type 2 Diabetes 与一种 mtDNA 重排建立关联以来,越来越多的证据支持我们的假说,即线粒体功能障碍在 Type 2 Diabetes Mellitus(DM)及与之重叠的 Metabolic Syndrome(MS)的病因学中发挥重要作用。通过本研究,我们计划对可能由线粒体 DNA(mtDNA)中有害序列变异引起的线粒体氧化磷酸化(OXPHOS)缺陷进行广泛研究。作为主要目标,我们试图进一步证实2个假说:1)这些致糖尿病 mtDNA 变异——据提出其范围从近期的、相对严重的突变——将导致家族性 DM 与 MS 中显著的 OXPHOS 缺陷;2)古老的、相对 m

【主题与分类】

主题标签:Type 1 Diabetes、Type 2 Diabetes、Metabolic Syndrome。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://clinicaltrials.gov/study/NCT00824395

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    • 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:1型糖尿病、2型糖尿病、代谢综合征。自13年前我们实验室在一个三代母系家系中首次将2型糖尿病与线粒体DNA重排联系起来以来,越来越多的证据支持我们的假说,即线粒体功能障碍在2型糖尿病(DM)及重叠的代谢综合征(MS)的病因学中发挥重要作用。通过本研究,我们计划对可能由线粒体DNA(mtDNA)中有害序列变异引起的线粒体氧化磷酸化(OXPHOS)缺陷进行广泛研究。作为主要目标,我们试图进一步证实2个假说:1)这些致糖尿病mtDNA变异——据提出其范围从近期、相对严重的突变到——将导致伴有家族性DM和MS的显著OXPHOS缺陷;2)古老的、相对温和的多态性导致部分OXPHOS缺陷,并增加发生DM和MS的风险。

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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