神经退行性疾病的自身免疫特征

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04239079

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

疾病：帕金森病、阿尔茨海默病、轻度认知障碍。神经退行性疾病的特征是特定蛋白质的错误加工，但这是否以及如何导致细胞死亡尚不清楚。本研究旨在更好地理解炎症在帕金森病（PD）和阿尔茨海默病（AD）中的作用。长期以来，人们已知AD和PD均具有显著的神经炎症成分。初步研究已在若干患者中发现自身免疫特征，包括特定T细胞对自身抗原的识别。本研究将检验以下假说：AD和PD与自身来源的抗原（α-突触核蛋白和tau蛋白）相关，这些抗原在衰老和疾病过程中被T细胞识别。总体目标是识别与PD和AD相关的抗原反应。具体目标包括：1. 识别可能触发炎症的蛋白质或蛋白质片段；2. 识别可能识别并杀死脑细胞（神经元和星形胶质细胞）的T细胞（免疫细胞）；3. 识别与该免疫反应相关的遗传特征（免疫系统的遗传分析）。

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。