眼部腺相关病毒(AAV)基因治疗研究汇总数据集
该数据集汇总了眼部腺相关病毒(AAV)基因治疗的相关研究(试验与文献),数据来源于 ClinicalTrials.gov、Embase 和 PubMed

基本信息
资源简介
眼部腺相关病毒(AAV)基因治疗研究汇总数据集
Summary of ocular adeno-associated virus (AAV) gene therapy studies
该数据集汇总了眼部腺相关病毒(AAV)基因治疗的相关研究(试验与文献),数据来源于 ClinicalTrials.gov、Embase 和 PubMed。纳入标准为研究聚焦于眼部疾病患者。数据集涵盖临床试验设计、结果等变量,并提供了统一的数据字典与检索策略。可用于了解眼部 AAV 基因治疗的研究现状、比较试验特征与结果,支持该领域的方法学分析与证据梳理(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2025。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):使用腺相关病毒(AAV)作为载体的基因治疗代表了一种新型治疗方式,通过将工程化遗传物质转入靶细胞,以预防、阻止或逆转病理过程,从而治疗眼部疾病。尽管基于 AAV 的基因治疗具有巨大优势,但其长期疗效和安全性问题仍受关注。鉴于这一突破性方法的兴起,我们汇总了一个眼部 AAV 基因治疗研究(试验/文献)数据集。数据来源:ClinicalTrials.gov、Embase 和 PubMed。检索策略:策略见“Extraction process”文件夹。数据字典:为统一各变量,规范化的数据项列表见“Extraction process”文件夹。研究符合以下标准方可纳入:(1)研究聚焦于眼部疾病患者
【主题与分类】
主题标签:Clinical Trial、Gene Therapy、Eye、Retinal Disease、Clinical Trial Design、Clinical Trial Results、Adeno-Associated Virus。本站分类:感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/tkkh3styfy/1
下载信息
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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://doi.org/10.17632/tkkh3styfy.1
标准获取流程:
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- 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:
数据集大小约 106.5 KB。
数据说明
以腺相关病毒(AAV)为载体的基因治疗是一种新型治疗手段,通过将工程化遗传物质导入靶细胞,以预防、阻止或逆转病理过程,从而治疗眼部疾病。尽管基于AAV的基因治疗具有巨大优势,但其长期疗效和安全性问题仍令人关注。鉴于这一突破性方法的兴起,我们汇总了眼部AAV基因治疗研究(试验/文献)的数据集。数据来源:ClinicalTrials.gov、Embase和PubMed。检索策略:检索策略见“Extraction process”文件夹。数据字典:为统一各变量,数据条目的标准化列表见“Extraction process”文件夹。符合以下标准的试验可纳入研究:(1)研究聚焦于接受rAAV基因治疗的眼部疾病患者;对于文献,还需满足以下附加标准:(2)接受治疗的研究眼为单侧;(3)明确披露了药物信息和给药途径(ROA);(4)文章报告了基因治疗后的安全性结局。
若一项试验的结果在多个出版物中报告,则“Dataset of ocular AAV gene therapy clinical studies.xlsx”中纳入的数据提取自被认为最合适的出版物,以避免使用重复数据。若一项试验包含多个阶段并在出版物中分别报告,我们分别纳入不同阶段的出版物。对于有多个出版物的试验,我们在“Extraction process”文件夹中列出选择理由。对于每项研究,提取的数据包括:(1)研究特征(疾病、年龄、性别、开始日期、地区、阶段、状态、资助者类型、研究设计和入组情况);(2)干预措施(研究眼、剂量、ROA、药物信息和预防性免疫抑制方案);以及(3)不良事件详情(
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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