COL11A1与ADAMTS5基因多态性与中国汉族人群腰椎病理的关联观察性研究
该数据集来自search.dataone.org,为一项在中国南宁大学医院开展的观察性病例对照研究,旨在验证COL11A1(rs1337185)和ADAMTS5(rs162509)基因多态性与中国汉族人群腰椎病理的关联

基本信息
资源简介
COL11A1与ADAMTS5基因多态性与中国汉族人群腰椎病理的关联观察性研究
Association between COL11A1 (rs1337185) and ADAMTS5 (rs162509) gene polymorphisms and lumbar spine pathologies in Chinese Han population: an observational study
该数据集来自search.dataone.org,为一项在中国南宁大学医院开展的观察性病例对照研究,旨在验证COL11A1(rs1337185)和ADAMTS5(rs162509)基因多态性与中国汉族人群腰椎病理的关联。研究纳入428例腰椎间盘退变患者和400例正常对照,患者分为椎间盘突出、椎间盘病或/和骨软骨病伴椎间盘突出、椎管狭窄或/和脊椎滑脱、退变性脊柱侧凸四个亚组,通过环境因素评估和SNP基因分型两方面进行分析。数据可用于探索基因变异与腰椎疾病易感性的关系(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:既往研究在印度人群中发现了若干单核苷酸多态性(SNP)与腰椎间盘退变(LDD)之间的显著关联。为验证这些SNP与特定腰椎病理的关联,我们在中国汉族人群中开展了一项病例对照研究。设计:观察性研究。地点:中国南宁的大学医院。参与者:本研究纳入428例LDD患者和400例正常对照。结局指标:LDD患者被分为4个亚组,包括仅椎间盘突出(亚组1)、椎间盘病或/和骨软骨病伴椎间盘突出(亚组2)、椎管狭窄或/和脊椎滑脱(亚组3)以及退变性脊柱侧凸(亚组4)。本研究通过检查两个方面进行:环境因素和SNP基因分型。环境因素采用问卷进行评估。
【主题与分类】
主题标签:Disc degeneration、single nucleotide polymorphism、Genetics。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A3c397691ee370029b9404b03fd4c2f5117879a01ff4bed10eeb65958cf9a6b27
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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。
免登录有偿下载
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
目的:既往一项研究在印度人群中发现了多个单核苷酸多态性(SNPs)与腰椎间盘退变(LDD)之间存在显著关联。为验证这些SNPs与特定腰椎病理之间的关联,我们在中国汉族人群中开展了一项病例对照研究。设计:观察性研究。地点:中国南宁的一所大学医院。参与者:本研究纳入428例LDD患者和400例正常对照。结局指标:LDD患者被分为4个亚组,包括仅椎间盘突出(亚组1)、椎间盘病变或/和骨软骨病伴椎间盘突出(亚组2)、椎管狭窄或/和腰椎滑脱(亚组3)以及退变性脊柱侧凸(亚组4)。本研究通过考察两个方面进行:环境因素和SNP基因分型。环境因素通过问卷调查进行评估,问卷内容包括BMI、吸烟习惯、工作的体力要求……
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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。




