镰状细胞病红细胞参数与高凝状态研究 (SCD-TGA)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦镰状细胞病(SCD)与血管闭塞危象(VOC)。SCD 由 HBB 基因突变导致 β 珠蛋白链氨基酸替换,生成异常血红蛋白 S(HbS),在脱氧状态下于红细胞内聚合,引发慢性溶血性贫血和 VOC,导致频繁住院

基本信息
资源简介
镰状细胞病红细胞参数与高凝状态研究 (SCD-TGA)
该数据集英文名为 Study of Erythrocyte Parameters and Hypercoagulability in Sickle Cell Disease (SCD-TGA),来源于 clinicaltrials.gov,本站分类归入血液及造血器官疾病 / 其他。其主题标签为 Sickle Cell Disease 与 Vaso-occlusive Crisis,聚焦镰状细胞病(SCD)与血管闭塞危象(VOC)这一对密切相关的临床问题。SCD 是一种遗传性血红蛋白病,由 HBB 基因突变引起 β 珠蛋白链上的氨基酸替换,最终生成异常血红蛋白 S(HbS)。HbS 在脱氧状态下会在红细胞内发生聚合,带来慢性溶血性贫血和血管闭塞危象,并导致患者频繁住院。该研究关注的是:在已确诊的 SCD 患者中,能否利用常规实验室溶血生物标志物的组合来预测 VOC 的发生。
【数据集背景】
镰状细胞病是一种由 HBB 基因突变导致的遗传性血红蛋白病,其分子基础是 β 珠蛋白链发生氨基酸替换,进而合成异常血红蛋白 S(HbS)。在脱氧状态下,HbS 会在红细胞内聚合,这一过程与慢性溶血性贫血以及血管闭塞危象(VOC)的发生相关。VOC 可导致患者频繁住院,是 SCD 临床管理中的重要事件。该数据集所对应的研究,正是围绕 SCD 患者中溶血相关常规实验室生物标志物与 VOC 发生之间的关系展开,试图回答能否用这些标志物的组合来预测 VOC 的发展。数据集名称中还包含“Erythrocyte Parameters and Hypercoagulability”这一表述,指向红细胞参数与高凝状态这一研究关注点。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Sickle Cell Disease 和 Vaso-occlusive Crisis,说明其内容围绕镰状细胞病及血管闭塞危象展开。源站描述指出,研究的目标是调查在已确诊的 SCD 患者中,常规实验室溶血生物标志物的组合是否可用于预测 VOC 的发生。数据集英文名称中提及的红细胞参数与高凝状态,也属于该研究所涉及的内容方向。除上述信息外,关于具体变量、样本量、数据结构、字段类型、时间跨度等细节,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中提及的研究对象为确诊的 SCD 患者,研究关注的是常规实验室溶血生物标志物与 VOC 发生之间的关系。关于采集地点、采集时间、采集机构、纳入与排除标准、随访安排等具体信息,源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述,该数据集适用于与镰状细胞病及血管闭塞危象相关的研究场景,尤其是探讨常规实验室溶血生物标志物组合能否预测 VOC 发生的分析。其主题标签也表明,该数据可用于 SCD 与 VOC 相关主题的检索、整理与二次利用。关于更具体的适用场景,如临床决策支持、药物研发、流行病学监测等,源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法,包括数据获取方式、访问权限、文件格式、字段说明、分析流程或配套工具等。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、完整性、偏倚控制、样本代表性或使用限制的说明。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可条款。
下载信息
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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。
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05376046
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
疾病:镰状细胞病,血管闭塞危象。镰状细胞病(SCD)是一种遗传性血红蛋白病,由HBB基因突变导致β珠蛋白链氨基酸替换所致。其结果是合成了异常的血红蛋白S(HbS),在脱氧状态下于红细胞(RBC)内发生聚合。SCD与慢性溶血性贫血、血管闭塞危象(VOC)相关,导致频繁住院。本研究旨在探讨常规溶血实验室生物标志物的组合是否可用于预测确诊SCD患者的VOC发生。
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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