血栓易感性在肾型胱氨酸病假性脑瘤中的作用:病例对照研究

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肾型胱氨酸病患者中假性脑瘤(PTC)的发生与血栓易感性之间的关系

Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development (NICHD)Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development (NICHD)
clinicaltrials
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蛋白质分类Pseudotumor CerebriCystinosis
The Role of Susceptibility to Thrombosis in the Pseudotumor Cerebri of Nephropathic Cystinosis: A Case-Control Study

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

血栓易感性在肾型胱氨酸病假性脑瘤中的作用:病例对照研究

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肾型胱氨酸病患者中假性脑瘤(PTC)的发生与血栓易感性之间的关系。研究采用病例对照设计,纳入9例发生PTC的肾型胱氨酸病患者与9例未发生PTC的对照患者,基于血栓易感性筛查面板进行检测,包括总同型半胱氨酸、蛋白C和S、抗凝血酶III、纤维蛋白原、因子VIII等指标。数据可用于探索遗传性血栓倾向在PTC发病中的作用,支持病例对照分析及相关风险因素研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:假性脑瘤、胱氨酸病。在对接受方案#78-HG-0093“半胱胺用于胱氨酸病治疗”的胱氨酸病患者进行随访期间,我们发现6名NIH患者出现视乳头水肿并被诊断为假性脑瘤(PTC),此前未见胱氨酸病中发生PTC的报道。鉴于我们近期关于PTC中血栓遗传易感性的发现,本方案旨在确定血栓易感性在肾型胱氨酸病患者PTC发生中的作用。我们提出一项病例对照研究。共9名发生PTC的肾型胱氨酸病患者和9名未发生PTC的对照肾型胱氨酸病患者将基于血栓易感性筛查面板进行筛查,包括总同型半胱氨酸、蛋白C和S、抗凝血酶III、纤维蛋白原、因子VIII、F

【主题与分类】

主题标签:Pseudotumor Cerebri、Cystinosis。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00071903

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    • 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

病症:假性脑瘤、胱氨酸病。在对参加方案#78-HG-0093“半胱胺用于治疗胱氨酸病”的胱氨酸病患者进行随访期间,我们发现美国国立卫生研究院的6名患者出现了视乳头水肿,并被诊断为假性脑瘤(PTC),这种情况在胱氨酸病中此前未见报道。鉴于我们最近关于PTC中血栓形成遗传易感性的发现,本方案旨在确定血栓形成易感性在肾病性胱氨酸病患者PTC发生中的作用。我们提出进行一项病例对照研究。

将对9例发生PTC的肾病性胱氨酸病患者和9例未发生PTC的对照肾病性胱氨酸病患者,基于血栓易感性筛查组合进行筛查,包括总同型半胱氨酸、蛋白C和S、抗凝血酶III、纤维蛋白原、因子VIII、因子IX、因子XI水平,PT、PTT、活化蛋白C抵抗、抗磷脂抗体(ACA组合和狼疮抗凝物)检测,以及在严重高同型半胱氨酸血症(大于或等于100微摩尔/升)患者中筛查FV Leiden突变、FV G1628A多态性、FV R2等位基因、凝血酶原20210突变和5,10-亚甲基四氢叶酸还原酶(MTHFR)基因C677T多态性。我们将比较病例和对照中导致血栓易感性的因素的患病率。

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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