GARDENIA项目数据集：常染色体显性阿尔茨海默病与遗传性额颞叶痴呆的遗传及表观遗传调节因子全国研究

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.20523600

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

项目“伴有痴呆的罕见神经退行性疾病的遗传与表观遗传调节因子：一项关于常染色体显性阿尔茨海默病和遗传性额颞叶痴呆的国家研究（GARDENIA）”数据集，欧盟——下一代欧盟——国家复苏与韧性计划M6C2——投资2.1 加强和巩固国家医疗服务体系中的生物医学研究（PNRR-MR1-2022-12375654）——Cup代码：C83C22001300001 项目负责人：Roberta Ghidoni（UO1） UO1）分子标志物实验室，IRCCS Istituto Centro San Giovanni di Dio Fatebenefratelli，布雷西亚 UO2）神经内科1，神经肌肉骨骼与感觉器官部，神经遗传学实验室——Careggi大学医院，佛罗伦萨（UO2协调人：Benedetta Nacmias） UO3）Lamezia Terme卫生区，区域神经遗传学中心——Catanzaro省卫生局（UO3协调人：Raffaele Giovanni Maletta） UO4）生物生态与地球科学系，遗传学实验室——卡拉布里亚大学（UO4协调人：Alberto Montesanto） 具体目标1 a）为收集罕见遗传性神经退行性疾病患者的临床和遗传数据制定统一方案

具体目标2 a) 建立一个包含大量意大利遗传性神经退行性疾病伴痴呆患者/家系（即由致病突变引起的常染色体显性AD和FTD）的WES和WGM数据的综合核心收集库；b) 识别发病年龄的遗传和表观遗传修饰因子

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。