下一代纵向出生队列糖尿病研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04621396

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、妊娠期糖尿病。本研究的主要目标是通过报告以下内容，在前瞻性出生队列中对父母及其子代进行临床和代谢表型分析，以识别儿童期和青春期肥胖、T2D及心血管代谢风险的危险因素：1. 母源和/或父源因素，包括人体测量学指标、代谢参数、HNF1a基因型、生活方式（饮食和体力活动）及社会经济环境。2. 婴儿因素，包括人体测量学指标、早期婴儿营养和代谢。次要目标：1. 评估孕前患有T2D的母亲所生子女是否具有更高的肥胖和T2D风险。2. 确定导致肥胖和T2D风险增加的可改变危险因素。3. 评估患有T2D的母亲与父亲之间在风险方面的差异，即体细胞和遗传因素对风险的贡献与宫内环境对风险的贡献的比较。4.

计划开展一项大规模、随机、对照的社区母乳喂养干预研究，提供强化母乳喂养咨询与支持，以预防青少年起病T2D患者（母亲或父亲）子代发生T2D。5. 在曼尼托巴儿童医院研究所T2D新研究主题框架下，探索利用脐带血开展表观遗传学研究的潜在新研究问题及可行性研究。

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。