替诺福韦肾毒性与肾小球滤过率(GFR)验证

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 HIV 感染人群的肾功能与替诺福韦(TDF)相关肾毒性,覆盖近端肾小管功能障碍、TDF 相关肾毒性的发生率与预测因素、TDF 血浆浓度、TDF 与 boosted DRV、ATV、LPV 联用时的药代动力学,以及低磷血症患者的骨密度与维生素

The HIV Netherlands Australia Thailand Research CollaborationThe HIV Netherlands Australia Thailand Research Collaboration
clinicaltrials
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基因组预测Renal FunctionHIV Infection
Tenofovir Renal Toxicity and Glomerular Filtration Rate (GFR) Validation

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

替诺福韦肾毒性与肾小球滤过率(GFR)验证

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 HIV 感染人群的肾功能与替诺福韦(TDF)相关肾毒性,覆盖近端肾小管功能障碍、TDF 相关肾毒性的发生率与预测因素、TDF 血浆浓度、TDF 与 boosted DRV、ATV、LPV 联用时的药代动力学,以及低磷血症患者的骨密度与维生素 D 等主题。数据可用于研究 TDF 肾毒性的风险预测、肾功能变化分析及药代动力学相关建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肾功能、HIV感染。随着抗逆转录病毒治疗(ART)显著降低死亡率和进展为AIDS的风险,长期HIV感染及治疗的并发症(包括肾脏疾病)变得越来越重要。衰老、合并代谢疾病以及使用潜在肾毒性ART导致HIV感染者肾脏疾病风险更高。WHO鼓励将TDF作为一线ARV方案。亚洲人群中TDF相关肾毒性的数据有限。对于该队列,我们计划研究以下主题:1. TDF使用者与非TDF使用者之间的近端肾小管功能障碍 2. TDF相关肾毒性的发生率和预测因素 3. TDF血浆浓度 4. 泰国人群中TDF与boosted DRV、boosted ATV和boosted LPV联用时的药代动力学 5. 伴或不伴低磷血症患者的骨密度和维生素D

【主题与分类】

主题标签:Renal Function、HIV Infection。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/NCT01138241

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    • 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

条件:肾功能、HIV感染。随着抗逆转录病毒治疗(ART)显著降低死亡率和进展为艾滋病的风险,长期HIV感染及治疗的并发症(包括肾脏疾病)已日益重要。衰老、合并代谢性疾病以及使用具有潜在肾毒性的ART,导致HIV感染者发生肾脏疾病的风险更高。WHO鼓励将TDF作为一线ARV方案。关于亚洲人群中TDF相关肾毒性的数据有限。对于本队列,我们计划研究以下主题:1. TDF使用者与非TDF使用者之间的近端肾小管功能障碍;2. TDF相关肾毒性的发生率和预测因素;3. TDF血浆浓度;4. 在泰国人群中,TDF与增强型DRV、增强型ATV和增强型LPV联合使用时的药代动力学;5. 伴和不伴低磷血症患者的骨密度和维生素D;6. 泰国人群中TDF的药物基因组学。

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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