免疫介导疾病免疫应答的代谢谱分析

研究旨在阐明与免疫介导疾病相关的代谢特征,假设特定免疫通路的激活与应答需要细胞、血清和皮肤内的代谢变化。参与者经筛查和基线程序(包括抽血)后,可现场访视者接受皮肤活检,最多 4 次:先做 2 次直径 2 mm 的穿刺活检,可选在 3(±10)天后用 3-mm 穿刺针对初始活检部位再做 1 或 2 次

National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)
clinicaltrials
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表格分类Primary ImmunodeficiencyPsoriasisAtopic DermatitisImmune-mediated Diseases
Metabolic Profiling of Immune Responses in Immune-mediated Diseases

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

免疫介导疾病免疫应答的代谢谱分析

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项探索性样本采集研究,招募成年健康志愿者及免疫介导疾病患者,涵盖 Primary Immunodeficiency、Psoriasis、Atopic Dermatitis 等 Immune-mediated Diseases。研究旨在阐明与免疫介导疾病相关的代谢特征,假设特定免疫通路的激活与应答需要细胞、血清和皮肤内的代谢变化。参与者经筛查和基线程序(包括抽血)后,可现场访视者接受皮肤活检,最多 4 次:先做 2 次直径 2 mm 的穿刺活检,可选在 3(±10)天后用 3-mm 穿刺针对初始活检部位再做 1 或 2 次活检,以捕获愈合 3-14 天的组织。数据可用于探索免疫介。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:Primary Immunodeficiency、Psoriasis、Atopic Dermatitis、Immune-mediated Diseases。研究描述:这是一项探索性样本采集研究,招募成年健康志愿者和免疫介导疾病患者,以阐明与免疫介导疾病相关的代谢特征。我们假设特定免疫通路的激活及应答将需要细胞、血清和皮肤内的代谢变化。在筛查和基线程序(包括抽血)之后,能够参加现场访视的参与者将接受皮肤活检。皮肤活检将涉及最多 4 次活检:2 次初始直径 2 mm 的穿刺活检,可选随后在 3(±10)天后使用 3-mm 穿刺针进行 1 或 2 次穿刺活检,以涵盖初始活检部位,捕获愈合 3-14 天的组织。将有一个选项用于 blist

【主题与分类】

主题标签:Primary Immunodeficiency、Psoriasis、Atopic Dermatitis、Immune-mediated Diseases。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04864886

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:原发性免疫缺陷、银屑病、特应性皮炎、免疫介导性疾病。研究描述:这是一项探索性样本采集研究,招募成年健康志愿者和免疫介导性疾病患者,以阐明与免疫介导性疾病相关的代谢特征。我们假设特定免疫通路的激活及其反应将需要细胞、血清和皮肤内的代谢变化。在筛查和基线程序(包括抽血)之后,能够参加现场访视的参与者将接受皮肤活检。皮肤活检将包括最多4次活检:2次初始的2毫米直径钻孔活检,随后可选择在3(±10)天后进行1或2次3毫米钻孔活检,以涵盖初始活检部位,捕获愈合3-14天的组织。将可选择进行水疱诱导以最大化角质形成细胞采集。水疱诱导涉及在前臂上创建8个水疱,并去除水疱顶部以进行原代细胞培养衍生。

此外,可能会采集皮肤拭子和胶带粘贴样本,以评估微生物或宿主上皮修复标志物。将在初始和随访活检时采集外周血和功能特征,以比较外周血细胞和血清中的代谢与功能特征与皮肤中的相应特征。可能会采集尿液,以检测在血液中不易检测到的代谢物。第0天(或第3-14天,如果参与者参加了该可选访视)之后,研究参与即告完成。无法参加现场访视的居家参与者可报名参加调查数据收集和可选的居家样本采集(至少需提供一种样本类型)。将收集暴露组数据,以评估环境、职业和饮食暴露与结果之间的关联。样本和数据将被储存以供未来研究使用。目标:主要目标:1. 评估与已知或疑似

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

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