用于预测糖尿病患者糖尿病肾病的新型生物标志物性能数据集
该数据集包含348名糖尿病患者的横断面临床数据和141名患者的前瞻性随访数据，数据模态涉及临床表格和尿液生物标志物测量值，主要用于评估七种新型生物标志物对糖尿病肾病（DKD）的预测性能，并构建基于GDF15、MCP-1、ANGPTL4和FGF23四种标志物的风险预测模型，以支持糖尿病肾病的早期筛查和临床干预研究。
基本信息
资源简介
用于预测糖尿病患者糖尿病肾病的新型生物标志物性能数据集
【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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暂未开放公开下载
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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
该数据集是一项医学研究数据集，旨在评估七种新型生物标志物（ANGPTL4、NGAL、MCP-1、GDF15、FGF23、ntOPN、PKM2）在预测糖尿病患者发生糖尿病肾病（DKD）风险中的有效性。数据集包含横断面研究（348名成年糖尿病患者）和前瞻性观察队列（141名基线无肾损伤的糖尿病患者，随访至少2年）两部分。通过逻辑回归分析和ROC曲线评估，研究确定了尿液中GDF15、MCP-1、ANGPTL4和FGF23四种生物标志物在预测2年内DKD发生风险方面具有最佳性能，并构建了预测模型。该数据集主要应用于糖尿病肾病早期风险预测、生物标志物验证及临床预后改善研究。
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