Epstein-Barr病毒裂解再激活诱导的Graves病
研究旨在评估新诊断GD及甲亢复发患者中EBV裂解再激活的比例,纳入符合GD诊断标准的患者,甲亢缓解诊断包括临床症状及FT3、FT4升高,且接受抗甲状腺药物滴定治疗18个月以上并停药至少3个月

基本信息
资源简介
Epstein-Barr病毒裂解再激活诱导的Graves病
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Graves病(GD)与Epstein-Barr病毒(EBV)裂解再激活的关系。研究旨在评估新诊断GD及甲亢复发患者中EBV裂解再激活的比例,纳入符合GD诊断标准的患者,甲亢缓解诊断包括临床症状及FT3、FT4升高,且接受抗甲状腺药物滴定治疗18个月以上并停药至少3个月。评估指标涵盖EBV DNA拷贝数、即刻早期、早期和晚期裂解基因的mRNA及蛋白表达,以及EBV+TRAb+细胞。数据可用于探究EBV裂解再激活在GD发生与甲亢复发中的作用(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Graves病、Graves病缓解期、Epstein-Barr病毒。潜伏EBV的裂解再激活在GD的发生和甲亢复发率中起重要作用。本研究旨在评估新诊断GD和甲亢复发中EBV裂解再激活的比例。所有患者均符合GD的诊断标准。甲亢的诊断缓解包括临床症状和FT3、FT4升高,患者接受抗甲状腺药物(甲巯咪唑或丙硫氧嘧啶)滴定治疗18个月或以上,并且抗甲状腺药物滴定治疗和停药至少3个月。潜伏EBV裂解再激活的评估包括EBV DNA拷贝数、即刻早期、早期和晚期裂解基因的mRNA和蛋白表达,以及EBV+TRAb+细胞。EBV
【主题与分类】
主题标签:Graves Disease、Graves' Disease in Remission、Epstein-Barr Virus。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06426758
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
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
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06426758
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:Graves病、Graves病缓解期、Epstein-Barr病毒。潜伏EBV的裂解性再激活在GD的发生及甲状腺功能亢进复发率中起重要作用。本研究旨在评估新诊断GD及甲状腺功能亢进复发患者中EBV裂解性再激活的比例。所有患者均符合GD的诊断标准。甲状腺功能亢进的诊断性缓解包括临床症状及FT3和FT4升高,患者接受抗甲状腺药物(甲巯咪唑或丙硫氧嘧啶)滴定治疗18个月或以上,并接受抗甲状腺药物滴定治疗且停用抗甲状腺药物至少3个月。潜伏EBV裂解性再激活的评估包括EBV DNA拷贝数、即刻早期、早期和晚期裂解基因的mRNA及蛋白表达,以及EBV +TRAb+细胞。EBV DNA拷贝数采用PCR检测,即刻早期、早期和晚期裂解EBV基因的mRNA及蛋白表达采用RT-qPCR或Western blot分析,EBV +TRAb+细胞采用流式细胞术评估。所有统计学检验均使用GraphPad Prism V8.0进行。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




