神经炎症与神经退行性疾病：阿尔茨海默病、帕金森病和多发性硬化的分子生物标志物、神经影像与临床进展数据
该数据集整合了阿尔茨海默病、帕金森病和多发性硬化三种神经退行性疾病的分子生物标志物、神经影像和临床进展量表数据，重点关注神经炎症机制
基本信息
资源简介
神经炎症与神经退行性疾病：阿尔茨海默病、帕金森病和多发性硬化的分子生物标志物、神经影像与临床进展数据
Neuroinflamación y Trastornos Neurodegenerativos: Biomarcadores Moleculares Integrados, Neuroimagen y Datos de Progresión Clínica para el Alzheimer, Parkinson y Esclerosis Múltiple
该数据集整合了阿尔茨海默病、帕金森病和多发性硬化三种神经退行性疾病的分子生物标志物、神经影像和临床进展量表数据，重点关注神经炎症机制。内容涵盖脑脊液和血液中的细胞因子、β-淀粉样蛋白42、tau、磷酸化tau、α-突触核蛋白、神经丝轻链、GFAP和YKL-40等生物标志物的定量参考值，以及MRI体积测量、淀粉样蛋白PET阳性、PET-FDG低代谢模式、DAT-SPECT多巴胺能缺陷等神经影像指标。可用于疾病分类、进展预测和生物标志物与影像关联研究（来源 DataONE）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：综合数据库，整合了三种主要神经退行性疾病：阿尔茨海默病（EA）、帕金森病（EP）和多发性硬化（EM）的分子生物标志物、神经影像数据和临床进展量表，重点关注神经炎症机制。该数据集包括：（1）脑脊液（LCR）和血液中的分子生物标志物——细胞因子（IL-1β、IL-6、IL-8、TNF-α、IFN-γ、TGF-β）、β-淀粉样蛋白42、tau、磷酸化tau、α-突触核蛋白、神经丝轻链（NfL）、GFAP和YKL-40——具有患者与对照组的定量参考值；（2）神经影像数据，包括MRI体积测量（海马萎缩、年脑萎缩率）、PET淀粉样蛋白阳性、按脑区的PET-FDG低代谢模式、DAT-SPECT多巴胺能缺陷和计数
【主题与分类】
主题标签：cognitive decline、clinical progression、alfa sinucleína、neuroprotección、neuroinflamación、Parkinson、biomarkers、progresión clínica、deterioro cognitivo leve、neuroinflammation。本站分类：神经系统疾病/阿尔茨海默病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3Ae4edd3a1e570486fe1f723c884c10d660dee7eb01a4a58bd6e31a0550f191a6e
下载信息
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
Base de datos integral que integra biomarcadores moleculares, datos de neuroimagen y escalas de progresión clínica para tres trastornos neurodegenerativos principales: Enfermedad de Alzheimer (EA), Enfermedad de Parkinson (EP) y Esclerosis Múltiple (EM), con énfasis en los mecanismos neuroinflamatorios. El conjunto de datos incluye: (1) Biomarcadores moleculares en líquido cefalorraquídeo (LCR) y sangre — citocinas (IL-1β, IL-6, IL-8, TNF-α, IFN-γ, TGF-β), beta-amiloide 42, tau, fosfo-tau, alfa-sinucleína, cadena ligera de neurofilamentos (NfL), GFAP y YKL-40 — con valores de referencia cuantitativos para pacientes frente a controles; (2) Datos de neuroimagen incluyendo medidas volumétricas de RM (atrofia hipocampal, tasas anuales de atrofia cerebral), positividad amiloide por PET, patrones de hipometabolismo PET-FDG por región cerebral, déficits dopaminérgicos por DAT-SPECT y recuentos de lesiones T2-FLAIR; (3) Escalas de progresión clínica (CDR para EA, UPDRS para EP, EDSS para EM) con tasas de progresión anual; (4) Datos epidemiológicos — prevalencia mundial, ratios por sexo, distribución por edad y supervivencia; (5) Factores de riesgo genético con odds ratios (APOE ε4, LRRK2, GBA, HLA-DRB1); (6) Datos de eficacia de fármacos aprobados; (7) Participación en ensayos clínicos de terapias dirigidas a la neuroinflamación (2020-2024); y (8) Estimaciones de la carga económica mundial. Datos recopilados de literatura revisada por pares, metaanálisis e informes de salud global (OMS, PMC/NCBI, Mayo Clinic, MSBase) publicados entre 2013 y 2026. Fuentes obtenidas mediante búsqueda sistemática en Perplexity AI, febrero de 2026.
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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