神经系统自身免疫性疾病生物标志物数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦神经系统自身免疫性疾病,涵盖视神经脊髓炎谱系疾病、多发性硬化、吉兰-巴雷综合征、急性播散性脑脊髓炎、自身免疫性脑炎、僵人综合征和重症肌无力等病种

基本信息
资源简介
神经系统自身免疫性疾病生物标志物数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦神经系统自身免疫性疾病,涵盖视神经脊髓炎谱系疾病、多发性硬化、吉兰-巴雷综合征、急性播散性脑脊髓炎、自身免疫性脑炎、僵人综合征和重症肌无力等病种。此类疾病由免疫系统错误攻击自身神经系统所致,自身免疫细胞、自身抗体等免疫分子直接或间接损伤中枢神经、周围神经及神经肌肉接头,造成神经元或轴突损伤、脱髓鞘及神经肌肉接头破坏等病理改变。数据可用于相关疾病的生物标志物研究与分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:神经系统自身免疫性疾病、视神经脊髓炎谱系疾病、多发性硬化、吉兰-巴雷综合征、急性播散性脑脊髓炎、自身免疫性脑炎、僵人综合征、重症肌无力。神经系统自身免疫性疾病是一类人体免疫系统错误攻击自身神经系统,导致神经系统结构和功能受损的疾病。其主要致病机制是自身免疫细胞、自身抗体等免疫分子直接或间接攻击神经系统。神经系统自身免疫性疾病可累及中枢神经系统、周围神经系统和神经肌肉接头,导致神经元或轴突损伤、脱髓鞘以及神经肌肉接头破坏等病理改变。神经系统自身免疫性疾病
【主题与分类】
主题标签:Neuromyelitis Optica Spectrum Disorder、Multiple Sclerosis、Guillain-Barre Syndrome、Acute Disseminated Encephalomyelitis、Autoimmune Encephalitis、Stiff-Person Syndrome、Myasthenia Gravis、Idiopathic Inflammatory Myopathies、Autoimmune Diseases。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06502015
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/NCT06502015
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- 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:神经系统自身免疫性疾病、视神经脊髓炎谱系疾病、多发性硬化、吉兰-巴雷综合征、急性播散性脑脊髓炎、自身免疫性脑炎、僵人综合征、重症肌无力。神经系统自身免疫性疾病是人类免疫系统错误地攻击自身神经系统,导致神经系统结构和功能受损的一类疾病。其主要发病机制是自身免疫细胞、自身抗体等免疫分子直接或间接攻击神经系统。神经系统自身免疫性疾病可累及中枢神经系统、周围神经系统及神经肌肉接头,导致神经元或轴索损伤、脱髓鞘、神经肌肉接头破坏等病理改变。神经系统自身免疫性疾病较为罕见,损伤范围广泛,临床表现复杂多样,兼具免疫疾病的复杂性和神经系统疾病的高死亡率、高致残率特点。
目前,对该疾病的认识有限,部分疾病难以诊断。在全球范围内,它是导致中青年残疾的主要原因,并可造成巨大的社会和经济负担。然而,由于缺乏一系列相对可靠的预后预测指标,无法开展个性化免疫治疗以达到最佳治疗效果,且可能发生严重不良事件。蛋白质组学、代谢组学、肠道微生物及肠道高通量靶向代谢组学、外泌体、miRNA测序、单细胞转录组测序等检测方法以及淋巴细胞亚群是近年来各种疾病研究的热点。研究发现,某些基因、蛋白质、代谢物、miRNA、肠道菌群和淋巴细胞亚群的表达和功能异常与许多疾病的发生发展及患者的功能残疾密切相关,对预后判断具有良好的提示作用。
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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