RetNet视网膜遗传病数据库
遗传性视网膜疾病基因和位点知识库，覆盖RP、Stargardt等，由University of Texas Health Science Center提供，来自RetNet数据库，数据格式为文本，适用于分类任务。
基本信息
资源简介
RetNet视网膜遗传病数据库
【一句话概览】
RetNet 提供导致遗传性视网膜疾病（如视网膜色素变性、黄斑变性和 Usher 综合征）的基因与位点表格及相关信息，供研究界及有兴趣者仅作研究用途，不得用于医疗或商业目的。该网站虽力求准确完整，但无法保证所有信息正确完整，欢迎评论和建议。RetNet 即视网膜信息网络，是 Foundation Fighting Blindness 的一项服务，由 Stephen P. Daiger 博士开发，Lori S. Sullivan 博士在德克萨斯大学休斯顿健康科学中心持续整理，原网站设计为 Belinda Rossiter 博士（来源 retnet.org）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《RetNet》。
【数据内容】
源站原始描述：RetNet provides tables of genes and loci causing inherited retinal diseases, such as retinitis pigmentosa, macular degeneration and Usher syndrome, and related information. This information is provided to the research community and other interested individuals for research purposes only. The information should not be used for medical or commercial purposes. Although we strive for accuracy and completeness, we cannot guarantee that all information is correct and complete. We welcome comments and…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：RetNet提供了导致遗传性视网膜疾病的基因和位点表格，如视网膜色素变性、黄斑变性和Usher综合征，以及相关信息。这些信息仅供研究界和其他感兴趣的个人用于研究目的。这些信息不应用于医疗或商业目的。尽管我们力求准确和完整，但我们不能保证所有信息都是正确和完整的。我们欢迎评论和建议！RetNet，即视网膜信息网络，是抗击失明基金会的一项服务，由Stephen P. Daiger博士开发，并由德克萨斯大学休斯顿健康科学中心的Lori S. Sullivan博士持续维护。原始网站设计，Belinda Rossiter博士。抗击失明基金会的紧迫使命是推动研究，为受视网膜色素变性、黄斑变性、Usher综合征及整个视网膜退行性疾病谱系影响的人们提供预防、治疗和治愈方法。
【主题与分类】
主题标签：retinal diseases、retinitis pigmentosa、macular degeneration、Usher syndrome、inherited retinal diseases、genes、loci。
【适用方向】
文本类数据可用于医学自然语言处理，如命名实体识别、信息抽取与文本分类。
【获取与许可】
源站页面：https://retnet.org/
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
遗传性视网膜疾病基因和位点知识库，覆盖RP、Stargardt等。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
