免疫系统疾病遗传分析数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00001467

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

研究条件：DOK 8、STAT1、GATA2、免疫缺陷、STAT3。本方案包括对免疫系统遗传缺陷的研究，这些缺陷导致宿主防御感染失败、免疫失调和自身免疫性疾病。许多罕见疾病源于参与先天性和适应性免疫系统或两者发育和功能的基因的遗传性或新发突变。随着特定疾病综合征被定义且致病基因被识别，可以在个别家系中寻找突变。将突变位点与临床信息相关联有助于确定特定基因片段如何在同一遗传缺陷内编码免疫系统蛋白的重要功能结构域。罕见的单基因疾病可识别可能促成更常见病症的免疫通路，例如对疫苗无应答、过敏易感性，或关节炎或狼疮等自身免疫性疾病。已知或怀疑具有遗传基础的免疫疾病家系成员可能符合条件。

根据需要对受影响个体和高危家庭成员进行适合各临床情况的免疫学检测和DNA序列分析。健康家庭成员可作为对照。先证者、已故受影响个体的父母或整个家族可转介给研究者。最初，研究者将审查临床和家族史以及实验室数据以确定资格。被认为合适的受试者将通过其转诊医生邀请参与，签署我们的同意书并将适当的血液、DNA或其他样本发送给我们的PI。如果确定了某个个体免疫疾病的遗传基础，或符合其他方案的临床资格，他们可能被邀请访问NIH。

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。