Xeroderma Pigmentosum 基因携带者的癌症风险

XP 是一种罕见隐性遗传病,DNA 修复缺陷使主要皮肤癌发生率增加逾千倍,但外观正常的 XP 杂合子个体的皮肤及其他癌症风险尚未被充分研究

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组预测Xeroderma PigmentosumBasal Cell CarcinomaSquamous Cell CarcinomaMelanomaSkin Cancer
Cancer Risk in Carriers of the Gene for Xeroderma Pigmentosum

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

Xeroderma Pigmentosum 基因携带者的癌症风险

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Xeroderma Pigmentosum(XP)基因突变携带者的癌症风险。XP 是一种罕见隐性遗传病,DNA 修复缺陷使主要皮肤癌发生率增加逾千倍,但外观正常的 XP 杂合子个体的皮肤及其他癌症风险尚未被充分研究。研究计划纳入已知 DNA 修复基因突变的 XP 家族成员,采集血液、皮肤或颊细胞进行 DNA 或 RNA 突变分析,并将 XP 杂合子与其非携带者血亲、配偶及 SEER 发病率比较,以判断杂合子携带者是否具有更高的癌症发生风险(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Xeroderma Pigmentosum、Basal Cell Carcinoma、Squamous Cell Carcinoma、Melanoma、Skin Cancer。Xeroderma Pigmentosum(XP)是一种罕见的隐性遗传病,由于 DNA 修复缺陷,所有主要皮肤癌的发生频率增加超过 1000 倍。在外观正常的 XP 杂合子个体中,皮肤癌及其他癌症的风险尚未得到充分研究。我们计划研究来自已知 DNA 修复基因突变的 XP 家族的家族成员,以确定 XP 疾病突变的杂合子携带者是否具有更高的癌症发生风险。作为对照,我们将把 XP 杂合子与其非携带者血亲、配偶以及 Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) 发病率进行比较。为此,将从所有可获得的亲属中采集血液、皮肤或颊细胞,用于 DNA 或 RNA 突变分析。癌症确认

【主题与分类】

主题标签:Xeroderma Pigmentosum、Basal Cell Carcinoma、Squamous Cell Carcinoma、Melanoma、Skin Cancer。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00046189

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00046189

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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

疾病:着色性干皮病、基底细胞癌、鳞状细胞癌、黑色素瘤、皮肤癌。着色性干皮病(XP)是一种罕见的隐性遗传病,由于DNA修复缺陷,所有主要类型皮肤癌的发生频率增加1000倍以上。在表现正常的XP杂合子个体中,皮肤癌及其他癌症的风险尚未得到充分研究。我们计划研究来自已知DNA修复基因突变的XP家族的成员,以确定XP致病突变的杂合子携带者是否有更高的患癌风险。对于对照组,我们将把XP杂合子与其非携带者血亲及配偶进行比较,并与监测、流行病学和最终结果(SEER)的发病率进行比较。为此,将从所有可获得的亲属中采集血液、皮肤或口腔细胞,用于DNA或RNA突变分析。癌症确诊将通过审查病理报告、医疗记录和死亡证明来完成。此外,愿意参与的家族成员将接受临床检查,以确定其当前的癌症状况。

在这些家族中,通过突变分析或系谱分析确定为XP DNA修复基因疾病突变杂合携带者的个体,将与未携带该突变的亲属及配偶在各类癌症病史方面进行比较。我们还将特别关注皮肤癌和神经系统癌症,因为XP纯合子中这些癌症的风险较高。

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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