NYSCF 科学发现生物样本库
NYSCF 科学发现生物样本库由纽约干细胞基金会（NYSCF）研究所建立，通过从生物样本中制备干细胞来研究多种疾病、病症和特征
基本信息
资源简介
NYSCF 科学发现生物样本库
由纽约干细胞基金会（NYSCF）研究所建立，通过从生物样本中制备干细胞来研究多种疾病、病症和特征。这些多能干细胞可分化为人体任何细胞，包括难以直接获取的细胞。研究人员同时开展基因检测，以了解 DNA 及基因异常与疾病的关系。该数据集覆盖 ALS、肌萎缩侧索硬化、阿尔茨海默病（早发型与晚发型）、Batten 病、皮质基底节变性、痴呆等神经系统疾病，可用于疾病机制研究、干细胞模型构建及遗传学分析（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：ALS、肌萎缩侧索硬化、阿尔茨海默病、早发性阿尔茨海默病、晚发性阿尔茨海默病、巴滕病、皮质基底节变性、痴呆。纽约干细胞基金会（NYSCF）研究所的研究人员通过从生物样本中制造干细胞来研究多种疾病、病症和特征。这些“多能”干细胞可以变成人体内的任何细胞，包括那些可能难以直接获取、获取具有侵入性或无法直接获取的细胞。此外，研究人员还进行基因检测，以进一步了解DNA——大多数细胞中都含有的一种物质，它携带着指导人体发育和功能的指令（例如眼睛颜色等特征以及某些疾病的风险）。决定细胞具体功能的一段DNA被称为“基因”。如果基因中的指令异常，就可能导致疾病。参与本研究包括：（1）填写健康问卷，（2）提供皮肤和/或血液样本，用于制造干细胞，（3）采集唾液样本用于基因分析，以及（4）未来可能进行随访，以提供更多信息或了解其他研究。本研究不是临床试验。
【主题与分类】
主题标签：ALS、Amyotrophic Lateral Sclerosis、Alzheimer Disease、Alzheimer Disease, Early Onset、Alzheimer Disease, Late Onset、Batten Disease、Corticobasal Degeneration、Dementia、Frontotemporal Dementia、Huntington Disease。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://clinicaltrials.gov/study/NCT06203106
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06203106
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：ALS、肌萎缩侧索硬化、阿尔茨海默病、早发性阿尔茨海默病、晚发性阿尔茨海默病、巴滕病、皮质基底节变性、痴呆。纽约干细胞基金会（NYSCF）研究所的研究人员通过从生物样本中制造干细胞来研究多种疾病、病症和特征。这些“多能”干细胞可以变成人体内任何细胞，包括那些可能难以直接获取、需要通过侵入性手段获取或根本无法获取的细胞。此外，研究人员还进行基因检测，以深入了解DNA——大多数细胞中都含有的一种物质，它携带着指导身体发育和功能的指令（例如眼睛颜色等特征以及某些疾病的风险）。决定细胞具体功能的一段DNA被称为“基因”。如果基因中的指令异常，就可能导致疾病。
参与本研究包括：(1) 完成健康问卷，(2) 提供皮肤和/或血液样本以用于创建干细胞，(3) 采集唾液样本进行基因分析，以及 (4) 未来可能的随访，以提供额外信息或了解其他研究项目。本研究并非临床试验。
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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