农业健康研究队列农药暴露研究标本采集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/白血病分类,聚焦农业健康研究(AHS)队列中的农药暴露人群

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组预测Multiple MyelomaLeukemiaMGUSMonoclonal B-Cell Lymphocytosis
Specimen Collection for Agricultural Health Study Cohort Pesticide Exposure Study

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

农业健康研究队列农药暴露研究标本采集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/白血病分类,聚焦农业健康研究(AHS)队列中的农药暴露人群。研究拟从 Iowa 和 North Carolina 招募 1,990 名 50 岁以上无癌男性农药施用者,采集血液和尿液标本,并进行约 20 分钟的近期暴露及生活方式与健康特征访谈,家访与采样在 2010-2014 年间全年开展。数据可用于分子流行病学研究,探索农药暴露与 Multiple Myeloma、Leukemia、MGUS、Monoclonal B-Cell Lymphocytosis 等疾病的关联(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Multiple Myeloma, Leukemia, MGUS, Monoclonal B-Cell Lymphocytosis。我们拟对 Agricultural Health Study (AHS) 的一部分参与者开展分子流行病学研究,该研究是一个由 Iowa 和 North Carolina 的 57,310 名持证农药施用者组成的前瞻性队列。将从 1,990 名 50 岁以上无癌男性 AHS 参与者中采集血液和尿液样本。这些参与者还将被要求完成一份简短访谈(约 20 分钟),内容涉及近期暴露及其他生活方式和健康特征,访谈将在生物标本采集时进行。Iowa 和 North Carolina 的参与者都将被纳入,访谈和样本采集的家访将在 2010-2014 年间全年进行。拟议研究有两个主要目标。第一,我们将确定患病率和 stu

【主题与分类】

主题标签:Multiple Myeloma、Leukemia、MGUS、Monoclonal B-Cell Lymphocytosis。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01139476

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    • 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

疾病:多发性骨髓瘤、白血病、意义未明的单克隆丙种球蛋白病、单克隆B细胞增多症。我们拟对农业健康研究(AHS)中的一部分参与者进行一项分子流行病学研究,该研究是一个前瞻性队列,包含爱荷华州和北卡罗来纳州的57,310名持证农药施用者。我们将从1,990名50岁以上、无癌症的男性AHS参与者中采集血液和尿液样本。这些参与者还将被要求完成一次简短访谈(约20分钟),内容涉及近期暴露情况以及其他生活方式和健康特征,访谈将在采集生物样本时进行。爱荷华州和北卡罗来纳州的参与者都将被纳入研究,访谈和样本采集的入户访视将在2010-2014年全年进行。拟议研究有两个主要目标。首先,我们将确定意义未明的单克隆丙种球蛋白病(MGUS)的患病率并研究其病因,MGUS是多发性骨髓瘤的前驱生物标志物。

我们将把AHS队列中MGUS的患病率与两个具有明确MGUS患病率水平的普通人群队列(即奥姆斯特德县和NHANES IID)中的患病率进行比较。由于AHS此前已开展数据收集工作,本研究纳入的受试者将有全面的终生职业暴露和生活方式因素信息。我们将在AHS队列中研究MGUS与终生暴露于特定农药之间的关联。我们还将评估其他几种生物标志物,包括外周血淋巴细胞中的端粒长度和整体DNA低甲基化,以探讨其与特定农药及MGUS超额风险之间的关联。第二个目标是利用本研究中参与者采集的剩余血液和尿液样本建立一个资源库。这些生物样本将用于评估早期AHS研究中观察到的农药与癌症之间关联的生物学合理性和作用机制。许多

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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