瑞典自身免疫性脑炎与副肿瘤性神经系统综合征流行病学研究

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦瑞典自身免疫性脑炎与副肿瘤性神经系统综合征的流行病学研究。研究纳入2015至2019年间在瑞典接受血清或脑脊液神经元抗体检测的全部患者,由瑞典仅有的五家开展此类检测的实验室识别

Uppsala UniversityUppsala University
clinicaltrials
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蛋白质分类Autoimmune EncephalitisParaneoplastic Neurological Syndrome
Epidemiology of Autoimmune Encephalitides and Paraneoplastic Neurological Syndromes in Sweden

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

瑞典自身免疫性脑炎与副肿瘤性神经系统综合征流行病学研究

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦瑞典自身免疫性脑炎与副肿瘤性神经系统综合征的流行病学研究。研究纳入2015至2019年间在瑞典接受血清或脑脊液神经元抗体检测的全部患者,由瑞典仅有的五家开展此类检测的实验室识别。检测涵盖AMPA 1、AMPA 2、Amphiphysin、CARP VIII、CASPR2、CV2/CRMP5、DPPX、GABA B、GAD65、甘氨酸受体、Homer 3、Hu等多种神经元抗体。数据可用于神经系统自身免疫疾病的流行病学分析、抗体分布特征研究及相关肿瘤关联探索(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:自身免疫性脑炎、副肿瘤性神经系统综合征。方法:1. 扩展队列的识别:扩展队列由2015年至2019年间在瑞典接受血清或脑脊液任何神经元抗体检测的所有患者组成。患者将由瑞典仅有的五家进行神经元抗体检测的实验室识别。将包括以下神经元抗体:AMPA 1(抗谷氨酸受体1)、AMPA 2(抗谷氨酸受体2)、Amphiphysin、CARP VIII(碳酸酐酶相关蛋白VIII)、CASPR2(接触蛋白相关蛋白样2)、CV2/CRMP5(塌陷反应调节蛋白5)、DPPX(二肽基肽酶样蛋白6)、GABA B(γ-氨基丁酸B受体)、GAD65(谷氨酸脱羧酶)(血清ELISA >2000 IU/ml,或在脑脊液中检测到)、甘氨酸受体、Homer 3、Hu(抗神经元核抗体1型,ANNA-1)、

【主题与分类】

主题标签:Autoimmune Encephalitis、Paraneoplastic Neurological Syndrome。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04708626

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数据说明

条件:自身免疫性脑炎、副肿瘤性神经综合征。方法:1. 扩展队列的确定:扩展队列包括2015年至2019年间在瑞典接受血清或脑脊液中任何神经元抗体检测的所有患者。患者将通过瑞典仅有的五个进行神经元抗体检测的实验室来识别。

将纳入以下神经元抗体:AMPA 1(抗谷氨酸受体1)、AMPA 2(抗谷氨酸受体2)、Amphiphysin、CARP VIII(碳酸酐酶相关蛋白VIII)、CASPR2(接触蛋白相关蛋白样2)、CV2/CRMP5(塌陷反应介导蛋白5)、DPPX(二肽基肽酶样蛋白6)、GABA B(γ-氨基丁酸B受体)、GAD65(谷氨酸脱羧酶)(血清ELISA检测>2000 IU/ml,或脑脊液中检测到)、甘氨酸受体、Homer 3、Hu(抗神经元核抗体1型,ANNA-1)、IgLON5(免疫球蛋白样细胞黏附分子5)、ITPR1(1,4,5-三磷酸肌醇受体1型)、LGI-1(富含亮氨酸胶质瘤失活蛋白1)、Ma2/Ta、NMDAR(抗N-甲基-D-天冬氨酸受体)、PCA-2(浦肯野细胞胞质抗体2型)、Tr(Trotter)、Ri、SOX1(SRY盒转录因子1)、VGCC(电压门控钙通道)、Yo、Zic4(锌指蛋白)。2. 地理区域的确定:血清或脑脊液中任何神经元抗体检测呈阳性的患者,将根据申请检测的瑞典医疗保健区域进行分层。

将选取由乌普萨拉-厄勒布鲁医疗保健区(由7个较小的医疗保健区组成,总人口约210万)内医疗保健提供者申请检测的患者。3. 核心队列:将联系属于乌普萨拉-厄勒布鲁医疗保健区且检测结果呈阳性的患者,邀请其参与研究。纳入核心队列必须签署书面知情同意书。若患者已死亡,则推定同意。4. 病例确认:来自纳入核心队列患者的医疗记录

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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