原发性干燥综合征生物标志物研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03765593

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

条件：原发性干燥综合征、淋巴瘤、非霍奇金淋巴瘤。本项目旨在探讨这些拟议生物标志物在原发性干燥综合征（pSS）中对于疾病活动性及pSS亚群风险分层的价值。研究团队旨在确定pSS患者唾液、外周血及小唾液腺样本中拟议生物标志物及其基因表达是否升高，以了解其在日常临床实践中的实用性程度，识别哪些患者发生血液系统恶性肿瘤的风险最高，并明确这些生物标志物是否有助于识别疾病活动性较高的患者，从而将其用于疾病随访，并作为未来针对B细胞、INF和单核细胞的新型生物疗法的应答标志物。基因表达是一种高度调控的机制，控制着所有活细胞的功能和适应性。基因表达分析领域在生物医学研究中已取得重要进展。

如今，mRNA表达定量技术已促进了基因识别及疾病亚分类的改进。例如，通过逆转录和实时定量PCR可对特定基因（mRNA）的表达进行定量。这是检测和定量mRNA最灵敏的技术，其中mRNA定量可使用极小的样本量。分子变化先于组织学变化及临床医生对病理的诊断。因此，在mRNA水平研究基因表达使我们能够预见因进行性病理进展而发生的不可逆变化。

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。