三个不同人群的同合子和复合杂合子家族性高胆固醇血症患者的遗传与临床特征数据集

该数据集收录了来自斯洛文尼亚FH登记处及本机构既往诊治的7例同合子家族性高胆固醇血症(HoFH)和复合杂合子FH(cHeFH)患者,涵盖斯洛文尼亚、Pathan和阿尔巴尼亚族裔

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基因组分类Familial Hypercholesterolemia
patients with homozygous and compound heterozygous familial hypercholesterolaemia from three different populations: Genetic and clinical characteristics

基本信息

模态
基因组
大小
0.000156274 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

三个不同人群的同合子和复合杂合子家族性高胆固醇血症患者的遗传与临床特征数据集

patients with homozygous and compound heterozygous familial hypercholesterolaemia from three different populations: Genetic and clinical characteristics

该数据集收录了来自斯洛文尼亚FH登记处及本机构既往诊治的7例同合子家族性高胆固醇血症(HoFH)和复合杂合子FH(cHeFH)患者,涵盖斯洛文尼亚、Pathan和阿尔巴尼亚族裔。数据包含患者的遗传与临床特征,所有突变均位于LDLR基因,其中2例经通用FH筛查确诊,5例因存在黄色瘤确诊。这些患者临床与遗传异质性大,表型与杂合子FH重叠,可用于研究罕见FH亚型的基因型-表型关系及诊断特征(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2020。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):同合子家族性高胆固醇血症(HoFH)和复合杂合子FH(cHeFH)是罕见疾病,由LDLR或其他FH相关基因双等位基因的致病性变异引起。我们呈现一个数据集,包含来自斯洛文尼亚FH登记处和/或先前在我们机构诊断或管理的HoFH和cHeFH患者(斯洛文尼亚、Pathan和阿尔巴尼亚族裔)的遗传和临床特征。我们的研究包括七名患者:两名患者通过通用FH筛查确诊,五名患者因存在黄色瘤而确诊。所有突变均存在于LDLR基因中。HoFH和cHeFH患者在临床和遗传上非常多样,与杂合子FH表型重叠。

【主题与分类】

主题标签:Familial Hypercholesterolemia。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://data.mendeley.com/datasets/thpt9htws6

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源站:https://doi.org/10.17632/thpt9htws6

标准获取流程:

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  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。

数据集大小约 156.3 KB。

数据说明

纯合子家族性高胆固醇血症(HoFH)和复合杂合子FH(cHeFH)是由LDLR或其他FH相关基因两个等位基因上的致病性变异引起的罕见疾病。我们呈现了来自斯洛文尼亚FH登记处和/或先前在我们机构诊断或管理的HoFH和cHeFH患者(斯洛文尼亚、Pathan和阿尔巴尼亚族裔)的遗传和临床特征数据集。我们的研究包括七名患者:两名患者通过普遍FH筛查确诊,五名患者因存在黄色瘤而确诊。所有突变均存在于LDLR基因中。HoFH和cHeFH患者在临床和遗传上非常多样,与杂合子FH表型有重叠。

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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