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

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基因组分类Disc degenerationsingle nucleotide polymorphismGenetics
Association between COL11A1 (rs1337185) and ADAMTS5 (rs162509) gene polymorphisms and lumbar spine pathologies in Chinese Han population: an observational study

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-23

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。

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    • 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。

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

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