CDH1相关睑缘唇齿综合征注册数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 CDH1 相关睑缘唇齿综合征(BCDS)注册信息。BCDS 是一种罕见遗传病,表现为唇腭裂、眼睑畸形及外胚层发育不良特征,与 CDH1 基因变异相关

基本信息
资源简介
CDH1相关睑缘唇齿综合征注册数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 CDH1 相关睑缘唇齿综合征(BCDS)注册信息。BCDS 是一种罕见遗传病,表现为唇腭裂、眼睑畸形及外胚层发育不良特征,与 CDH1 基因变异相关。CDH1 编码 E-cadherin,在胚胎唇腭发育中起关键作用。该基因在遗传性肿瘤领域更常与遗传性弥漫性胃癌及小叶乳腺癌综合征(DGLBC)相关。本数据集可用于研究 CDH1 不同变异类型与表型的关联,以及 BCDS 与 DGLBC 的遗传学差异(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:睑缘唇齿综合征。睑缘唇齿综合征(BCDS)是一种罕见遗传病,特征为唇裂和/或腭裂(CL/P)、眼睑畸形以及提示外胚层发育不良的特征。CDH1 基因编码细胞黏附蛋白 E-cadherin,其变异已被认为与 BCDS 相关。功能研究已证明,CDH1 在胚胎发生过程中对唇和腭的发育起关键作用(Ghoumid 2017;Figueiredo 2019)。在遗传性肿瘤遗传学领域,CDH1 更常与遗传性弥漫性胃癌及小叶乳腺癌综合征(DGLBC)相关。与 DGLBC 相关的 CDH1 变异通常为截短突变,导致无效等位基因。相比之下,在 BCDS 个体中观察到的 CDH1 变异常为位于 EC1-EC2 连接区(氨基酸 254-257)或外显子 9 供体的错义突变。
【主题与分类】
主题标签:Blepharocheilodontic Syndrome。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07133464
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07133464
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- 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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:眼睑-唇-牙综合征。眼睑-唇-牙综合征(BCDS)是一种罕见的遗传性疾病,其特征为唇裂和/或腭裂(CL/P)、眼睑畸形以及提示外胚层发育不良的特征。编码细胞粘附蛋白E-钙粘蛋白的CDH1基因的变异与BCDS有关。功能研究表明,CDH1在胚胎发生过程中对唇和腭的发育起着关键作用(Ghoumid 2017; Figueiredo 2019)。在遗传性肿瘤遗传学领域,CDH1更常与遗传性弥漫性胃癌和小叶乳腺癌综合征(DGLBC)相关。与DGLBC相关的CDH1变异通常为截短突变,导致无效等位基因。相比之下,在BCDS个体中观察到的CDH1变异通常为位于EC1-EC2连接区(氨基酸254-257)的错义突变或外显子9供体剪接位点变异(例如c.1320G>T、c.1320+1G>A、c.1320+1G>T、c.1320+1G>C、c.1320+5G>A)(Ghoumid 2017; Kievit 2018)。历史上,人们认为携带BCDS相关CDH1错义变异的个体不会增加DGLBC相关癌症的风险。
这一假设基于已发表的BCDS家系中未报告癌症病例,以及CDH1 ClinGen变异解读专家小组(VCEP)的流行病学数据,后者提示错义变异可能不会带来癌症风险升高(Ghoumid 2017; Kievit 2018; Lee 2018)。然而,LeBlanc等人于2020年发表的一篇病例报告描述了一个携带已知BCDS相关CDH1错义变异(c.768T>A,p.N256K)的家系,其中一名37岁男性发生了弥漫性胃癌。该报告引发了人们对携带BCDS相关CDH1变异个体潜在癌症风险的担忧,并促使人们质疑是否需要进行内镜筛查及其他监测措施。目前,关于携带CDH1变异且表现为BCDS表型的个体癌症风险的数据有限。该病较为罕见,且受累个体通常被诊断
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。
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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




