俄罗斯人群寻常型天疱疮患者HLA II类(DRB1和DQB1)等位基因与单倍型频率

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦俄罗斯人群寻常型天疱疮患者的HLA II类(DRB1和DQB1)等位基因与单倍型频率研究

Sechenov UniversitySechenov University
clinicaltrials
浏览 15
医学影像分类PemphigusBullous PemphigoidStevens-Johnson SyndromeToxic Epidermal Necrolyses
Human Leukocyte Antigen Class II (DRB1 and DQB1) Alleles and Haplotypes Frequencies in Patients With Pemphigus Vulgaris Among the Russian Population

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

俄罗斯人群寻常型天疱疮患者HLA II类(DRB1和DQB1)等位基因与单倍型频率

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦俄罗斯人群寻常型天疱疮患者的HLA II类(DRB1和DQB1)等位基因与单倍型频率研究。源站描述显示,天疱疮是一种罕见的自身免疫性水疱性疾病,属多基因疾病,多种基因参与调控其自身免疫,既往多项研究在不同人群中报道了某些HLA II类等位基因频率升高,但未在俄罗斯人群中开展。研究计划招募120例天疱疮患者,诊断基于临床与组织病理学发现并经免疫荧光技术确认。数据可用于免疫遗传关联分析、等位基因与单倍型频率比较及疾病易感性研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:天疱疮、大疱性类天疱疮、Stevens-Johnson综合征、中毒性表皮坏死松解症。天疱疮是一种罕见的自身免疫性、危及生命的水疱性疾病,累及皮肤和黏膜。天疱疮属于多基因疾病家族。多种编码分子的不同基因调控天疱疮自身免疫。许多试验聚焦于HLA研究。在不同人群中已报道天疱疮中某些HLA II类等位基因频率升高。然而,这些未在俄罗斯人群中得到研究。我们研究的目的是调查俄罗斯天疱疮患者的HLA II类等位基因和单倍型。方法 患者与对照 我们正在招募120例天疱疮患者。诊断基于临床和组织病理学发现,并通过免疫荧光技术(直接和间接免疫荧光试验)确认

【主题与分类】

主题标签:Pemphigus、Bullous Pemphigoid、Stevens-Johnson Syndrome、Toxic Epidermal Necrolyses。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05284929

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    • 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

疾病:天疱疮、大疱性类天疱疮、史蒂文斯-约翰逊综合征、中毒性表皮坏死松解症。天疱疮是一种罕见的自身免疫性、危及生命的水疱性疾病,影响皮肤和黏膜。天疱疮属于多基因疾病家族。多种编码分子的不同基因调控天疱疮自身免疫。许多试验集中于HLA研究。在不同人群中已有报道,天疱疮患者中某些HLA II类等位基因频率增高。然而,这些在俄罗斯人群中尚未被研究。我们研究的目的是调查俄罗斯天疱疮患者的HLA II类等位基因和单倍型。方法 患者和对照 我们正在招募120名天疱疮患者。诊断基于临床和组织病理学发现,并通过免疫荧光技术(直接和间接免疫荧光试验)确认。采样前,从每位受试者获得书面同意。从所有受试者中获取单次血液样本用于HLA分型。本研究已获得俄罗斯谢切诺夫大学伦理委员会批准。

将表型和等位基因频率与Sechenov大学血液中心登记的健康献血者(n=100)进行了比较。

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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