自身免疫性甲状腺疾病遗传学研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00958113

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

疾病：桥本氏病、格雷夫斯病。本项目的假设是，可以识别出导致不同人群对自身免疫性甲状腺疾病（AITD）遗传易感性的特定基因。本项目的具体目标是开展一项或多项全基因组关联研究（GWAS），以定位并最终识别赋予AITD易感性的基因。AITD主要包括桥本甲状腺炎（HT）和格雷夫斯病（GD），临床上通常分别以甲状腺功能减退和甲状腺功能亢进为特征。HT和GD均为自身免疫性疾病，其特征是甲状腺被与甲状腺抗原反应的T细胞和B细胞浸润，以及甲状腺自身抗体（TAB）的产生。虽然有一些证据表明可能存在分别对GD或HT特异的基因，但其他基因似乎为两者所共有，而且一些基因可能还与对其他自身免疫性疾病的易感性共有。已知在AITD中发挥作用的基因包括HLA、CTLA4、甲状腺球蛋白（TG）、THSR以及CD40、PTPN2和PTPN22，其中若干基因也参与对其他自身免疫性疾病的易感性。

所有这些基因以复杂的方式相互作用，其机制尚未被完全理解。此外，显然迄今为止，与AITD易感性相关的基因中只有相对较少的一部分被发现。

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。