新型生物标志物预测糖尿病患者糖尿病肾病性能数据集
该数据集包含糖尿病患者（横断面队列348人，前瞻性队列141人）的尿液生物标志物（ANGPTL4、NGAL、MCP-1、GDF15、FGF23、ntOPN、PKM2）测量数据、临床表格信息及糖尿病肾病（DKD）诊断结局，主要用于评估和构建基于多生物标志物的预测模型，以识别糖尿病患者发生DKD的高风险人群，服务于糖尿病肾病的早期预警、风险分层及精准医疗研究。
基本信息
资源简介
新型生物标志物预测糖尿病患者糖尿病肾病性能数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Performance of novel biomarkers for prediction of diabetic kidney disease in patients with diabetes mellitus》。配套论文《Performance of novel biomarkers for prediction of diabetic kidney disease in patients with diabetes mellitus》发表于 Annals of Medicine（2025），DOI：10.1080/07853890.2025.2562996。项目资助方：This research was funded by the Major Project of Philosophy and Social Science Research in Colleges and Universities of Jiangsu Province (grant no. 2024SJZD062), the Research Project of Jiangsu Commission of Health (grant no. ZD2022044), the Clinical Observership in NHS Hospitals London U.K Project of Jiangsu Commission of Health, the Preventive Medicine Research Project of Jiangsu Commission of Health (grant no. Y12023008), 333 High-level Personnel Cultivation Project in Jiangsu Province (grant no. (2022)3-12-151) and the Science and Technology Foundation of the Xuzhou Commission of Health (grant no. XWKYHT20240026).。源站首次发布：2025-09-25。
【数据内容】
源站原始描述：Diabetic kidney disease (DKD) is a common and serious complication in patients with diabetes mellitus (DM). This study was aimed to reveal the validity of seven emerging novel biomarkers of angiopoietin-like-4 (ANGPTL4), neutrophil gelatinase-associated lipocalin (NGAL), monocyte chemoattractant protein-1 (MCP-1), growth differentiation factor-15 (GDF15), fibroblast growth factor-23 (FGF23), n-terminal osteopontin (ntOPN) and pyruvate kinase muscle isozyme M2 (PKM2) in detecting DM patients at h…
【数据结构与技术规格】
文件数 5 个，合计 280.55 KB。iann_a_2562996_sm2801.docx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document，175.70 KB。iann_a_2562996_sm2800.docx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document，17.45 KB。iann_a_2562996_sm2799.docx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document，19.29 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.30207439.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Cell Biology、Genetics、Pharmacology、Biotechnology、Immunology。主题标签：Diabetic kidney disease (DKD)、diabetes mellitus (DM)、biomarker、prediction model。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Medicine、Cell Biology、Genetics、Pharmacology、Biotechnology、Immunology。
【获取与许可】
源站页面：https://tandf.figshare.com/articles/dataset/Performance_of_novel_biomarkers_for_prediction_of_diabetic_kidney_disease_in_patients_with_diabetes_mellitus/30207439
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Performance of novel biomarkers for prediction of diabetic kidney disease in patients with diabetes mellitus. Taylor & Francis. Zou, Lu-Xi; Hou, Zhi-Li; Qian, Chen-Huan; Wang, Xue; Sun, Ling
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-01-21，引用时请注意版本时效。
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取（Figshare）
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集是一个医学研究数据集，专注于评估七种新型尿液生物标志物在预测糖尿病患者发生糖尿病肾病（DKD）风险中的性能。数据集包含两部分研究：一项横断面研究（348名成年糖尿病患者）和一项前瞻性观察队列研究（141名基线无肾脏受累的成年糖尿病患者，随访至少2年）。数据内容涵盖七种生物标志物（ANGPTL4、NGAL、MCP-1、GDF15、FGF23、ntOPN、PKM2）的测量值、患者临床信息以及DKD诊断/发生结局。该数据集通过逻辑回归和ROC分析，旨在验证这些生物标志物的预测能力，并构建最优预测模型。主要研究方向为糖尿病肾病的早期风险预测、生物标志物发现及临床预测模型构建，应用于精准医疗和改善糖尿病患者预后。
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