NR3C1 rs41423247 (BclI) 多态性对斑秃疾病严重程度的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦斑秃（Alopecia Areata, AA）这一自身免疫性非瘢痕性脱发疾病，研究糖皮质激素受体基因 NR3C1 的 rs41423247（BclI）多态性与斑秃易感性及疾病严重程度之间的关联
基本信息
资源简介
NR3C1 rs41423247 (BclI) 多态性对斑秃疾病严重程度的影响
该数据集围绕斑秃（Alopecia Areata, AA）这一自身免疫性、非瘢痕性脱发疾病展开，核心研究主题是糖皮质激素受体基因 NR3C1 的 rs41423247（BclI）多态性。斑秃具有多因素致病特点，而 NR3C1 基因在免疫调节与炎症反应中发挥重要作用，rs41423247 多态性可能影响糖皮质激素敏感性及疾病活动度。该数据集旨在考察这一多态性与斑秃易感性之间的关联，并借助脱发严重程度工具（Severity of Alopecia Tool, SALT）评分评估其与疾病严重程度的相关性。数据集来源于 clinicaltrials.gov，在分类上归入免疫系统疾病下的“其他”类别，主题标签为 Alopecia Areata(AA)。
【数据集背景】
斑秃是一种自身免疫性、非瘢痕性脱发疾病，其发病机制具有多因素特征。糖皮质激素受体基因 NR3C1 在免疫调节和炎症反应过程中扮演关键角色，而 rs41423247（BclI）多态性可能对糖皮质激素敏感性以及疾病活动程度产生影响。基于这一背景，相关研究致力于探讨 NR3C1 rs41423247 多态性与斑秃易感性之间的关系，并进一步评估该多态性与疾病严重程度之间的相关性，后者通过 SALT 评分加以衡量。该数据集即围绕上述研究问题组织，聚焦于遗传多态性、免疫调节机制与斑秃临床严重程度之间的潜在联系。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Alopecia Areata(AA)，研究关注的核心变量包括 NR3C1 基因 rs41423247（BclI）多态性、斑秃易感性以及以 SALT 评分表示的疾病严重程度。源站描述提及的研究条件为斑秃（Alopecia Areata, AA）。除上述主题与变量信息外，源站未提供关于样本量、受试者人口学特征、具体基因分型方法、SALT 评分分布或统计结果等更细化的数据内容说明。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述显示，其研究条件为斑秃（Alopecia Areata, AA），研究目的在于调查 NR3C1 rs41423247 多态性与斑秃易感性的关联，并评估其与疾病严重程度（采用 SALT 评分）的相关性。关于具体的采集时间范围、采集地点、招募方式及样本来源等细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于与斑秃相关的遗传免疫学研究场景，尤其是探讨糖皮质激素受体基因 NR3C1 的 rs41423247（BclI）多态性在斑秃易感性和疾病严重程度中作用的研究。由于涉及 SALT 评分这一疾病严重程度评估工具，也可用于关注遗传变异与临床严重程度指标相关性的分析场景。此外，其主题归属免疫系统疾病，可供免疫相关疾病遗传机制研究参考。关于更具体的适用场景说明，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，包括数据访问方式、字段结构、分析流程或配套工具等说明。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、完整性、准确性或验证方式的信息，也未提供该数据集在样本代表性、研究设计等方面的限制说明。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式或使用许可信息。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07455708
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：斑秃（AA）。斑秃是一种自身免疫性、非瘢痕性脱发疾病，其发病机制涉及多种因素。糖皮质激素受体基因（NR3C1）在免疫调节和炎症反应中发挥重要作用。rs41423247多态性（BclI）可能影响糖皮质激素敏感性和疾病活动度。本研究旨在探讨NR3C1 rs41423247多态性与斑秃易感性之间的关联，并使用斑秃严重程度工具（SALT）评分评估其与疾病严重程度的相关性。
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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