Immun4Cure 自身免疫性疾病队列

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07515638

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

研究条件：类风湿关节炎、系统性红斑狼疮、系统性硬化症、健康成年志愿者。Immun4Cure队列是一项在蒙彼利埃大学医院开展的单中心前瞻性队列研究。自身免疫性疾病（AIDs）是复杂的异质性疾病，涉及固有免疫和适应性免疫失调、慢性炎症及不可逆的组织损伤。三种目标疾病——类风湿关节炎（RA）、系统性红斑狼疮（SLE）和系统性硬化症（SSc）——因其严重性、治疗负担及对生活质量的影响，构成重大公共卫生挑战。该研究整合了为期5年的标准化纵向临床随访、深度表型分析、多组学分析（基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、免疫表型分析）、环境暴露评估及生物样本采集（血液、血清、血浆、PBMCs、尿液、粪便、唾液、可选组织活检）。健康受试者接受基线和12个月评估，以建立参考免疫、代谢及环境特征。

该队列将作为自身免疫性疾病转化研究和辅助项目的基础研究平台。

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。