NCN Preludium-21 项目杂合子家族性高胆固醇血症临床特征、脂质谱、DNA 损伤与氧化-抗氧化平衡数据

该数据集包含杂合子家族性高胆固醇血症患者在 PCSK9 抑制剂治疗前和治疗六个月后的临床特征、脂质谱参数、DNA 损伤标志物及氧化-抗氧化平衡测量结果,以及对照组的相应数据

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2026-10-21 更新
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基因组回归杂合子家族性高胆固醇血症PCSK9 抑制剂脂质谱DNA 损伤氧化-抗氧化平衡表观遗传机制内分泌系统疾病高胆固醇
基因组Data from the NCN Preludium-21 Project (UMO-2022/45/N/NZ7/01622) on Clinical Characteristics, Lipid Profile, DNA Damage, and Oxidative–Antioxidant Balance in Patients with Heterozygous Familial Hypercholesterolemia: "The Effect of Proprotein Convertase Subtilisin/Kexin Type 9 Inhibitors on Changes in Selected Epigenetic Mechanisms and DNA Damage in Heterozygous Familial Hypercholesterolemia

基本信息

模态
基因组
大小
0.000041298 GB
任务类型
回归
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

NCN Preludium-21 项目杂合子家族性高胆固醇血症临床特征、脂质谱、DNA 损伤与氧化-抗氧化平衡数据

该数据集包含杂合子家族性高胆固醇血症患者在 PCSK9 抑制剂治疗前和治疗六个月后的临床特征、脂质谱参数、DNA 损伤标志物及氧化-抗氧化平衡测量结果,以及对照组的相应数据

Data from the NCN Preludium-21 Project (UMO-2022/45/N/NZ7/01622) on Clinical Characteristics, Lipid Profile, DNA Damage, and Oxidative–Antioxidant Balance in Patients with Heterozygous Familial Hypercholesterolemia: "The Effect of Proprotein Convertase Subtilisin/Kexin Type 9 Inhibitors on Changes in Selected Epigenetic Mechanisms and DNA Damage in Heterozygous Familial Hypercholesterolemia

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含杂合子家族性高胆固醇血症患者在 PCSK9 抑制剂治疗前和治疗六个月后的临床特征、脂质谱参数、DNA 损伤标志物及氧化-抗氧化平衡测量结果,以及对照组的相应数据。

【主题与分类】

主题标签:杂合子家族性高胆固醇血症、PCSK9 抑制剂、脂质谱、DNA 损伤、氧化-抗氧化平衡、表观遗传机制、内分泌系统疾病、高胆固醇。本站分类:内分泌系统疾病/高胆固醇。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23534465

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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    • 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。

数据集大小约 41.3 KB。

数据说明

该数据集包含杂合子家族性高胆固醇血症患者在PCSK9抑制剂治疗前及治疗六个月后的临床特征、血脂谱参数、DNA损伤标志物和氧化-抗氧化平衡测量值,以及对照组的相应数据。

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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