克隆性造血在健康与疾病中的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦克隆性造血(CH)及其相关疾病,涵盖克隆性造血、意义未明的克隆性造血(CHIP)、意义未明的克隆性血细胞减少(CCUS)、骨髓增生异常综合征、心血管疾病、心肌梗死及ST段抬高型心肌梗死等条件

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clinicaltrials
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基因组预测Clonal HematopoiesisMyelodysplastic SyndromeCardiovascular DiseaseMyocardial Infarction (MI)
CHIP in Health and Disease

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

克隆性造血在健康与疾病中的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦克隆性造血(CH)及其相关疾病,涵盖克隆性造血、意义未明的克隆性造血(CHIP)、意义未明的克隆性血细胞减少(CCUS)、骨髓增生异常综合征、心血管疾病、心肌梗死及ST段抬高型心肌梗死等条件。数据涉及 DNMT3A、TET2、ASXL1 等常见突变基因,并关注其向血液系统恶性肿瘤进展的风险。可用于研究克隆性造血与血液肿瘤及心血管疾病之间的关联,支持风险预测与疾病进展建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:克隆性造血、意义未明的克隆性造血、意义未明的克隆性血细胞减少(CCUS)、骨髓增生异常综合征、心血管疾病、心肌梗死(MI)、ST段抬高型心肌梗死(STEMI)。背景与依据:克隆性造血(CH),包括意义未明的克隆性造血(CHIP),源于造血干细胞和祖细胞中获得的体细胞突变,这些突变在生命过程中积累并驱动克隆扩增。最常受累的基因包括 DNMT3A、TET2 和 ASXL1。虽然此类突变也参与骨髓增生异常综合征(MDS)和急性髓系白血病(AML)等血液系统恶性肿瘤的发病机制,但进展为明显血液系统癌症仅发生在少数受累个体中。相比之下,流行病学研究一致表明

【主题与分类】

主题标签:Clonal Hematopoiesis、Myelodysplastic Syndrome、Cardiovascular Disease、Myocardial Infarction (MI)。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07780552

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数据说明

疾病:克隆性造血、意义未明的克隆性造血、意义未明的克隆性血细胞减少症(CCUS)、骨髓增生异常综合征、心血管疾病、心肌梗死(MI)、ST段抬高型心肌梗死(STEMI)。背景与依据:克隆性造血(CH),包括意义未明的克隆性造血(CHIP),源于造血干细胞和祖细胞中获得的体细胞突变,这些突变在整个生命过程中积累并驱动克隆扩增。最常受累的基因包括DNMT3A、TET2和ASXL1。虽然此类突变也参与骨髓增生异常综合征(MDS)和急性髓系白血病(AML)等血液系统恶性肿瘤的发病机制,但仅少数受累个体会进展为明显的血液系统癌症。相比之下,流行病学研究一致表明,克隆性造血与心血管疾病之间存在强关联。携带CHIP相关突变的个体患冠状动脉疾病、心肌梗死、卒中和心血管死亡的风险显著增加。

据报道,CHIP所赋予的风险程度与吸烟或高血压等已确立的心血管危险因素相当。实验和机制研究表明,CH相关突变通过表观遗传重编程和炎症通路(包括NLRP3炎症小体和cGAS-STING信号传导)的激活,重塑免疫细胞功能。这些改变增强了髓系免疫细胞的增殖、活化和炎症潜能,导致慢性无菌性炎症,从而可促进动脉粥样硬化、血管损伤和不良心脏重构。重要的是,克隆性造血本身并不被视为一种疾病实体,而是一种常见的生物学状态,也是一系列年龄相关疾病的独立危险因素。由于克隆性造血在相当大比例的老年人群中以不同程度发生,理解其生物学后果代表着疾病预防的一个重大机遇。对因果作用的额外支持

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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