GRN突变与原发性进行性失语症研究数据
该数据集来自一项关于GRN突变相关原发性进行性失语症(PPA)的研究,涵盖全国前瞻性队列中1,696例额颞叶痴呆患者里的235例PPA患者

基本信息
资源简介
GRN突变与原发性进行性失语症研究数据
Data from: Primary progressive aphasias and GRN mutations
该数据集来自一项关于GRN突变相关原发性进行性失语症(PPA)的研究,涵盖全国前瞻性队列中1,696例额颞叶痴呆患者里的235例PPA患者。数据包括言语语言与认知评估、脑脊液生物标志物以及基于体素形态测量的灰质萎缩模式,可用于分析GRN突变携带者的相对频率、语言特征及神经解剖相关性,并支持与对照组及散发性PPA患者的比较研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2021。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:确定与颗粒体蛋白前体(GRN)突变相关的原发性进行性失语症(PPA)变异的相对频率和语言特征,并研究其神经解剖学相关性。方法:从包含235例PPA患者的1,696例额颞叶痴呆(FTD)患者全国前瞻性研究队列中,选取携带GRN突变的PPA患者(PPA-GRN)。所有淀粉样蛋白脑脊液生物标志物阳性的PPA患者均被排除。在这项横断面研究中,通过标准化评估对言语/语言和认知特征进行表征,并使用基于体素的形态测量学分析灰质(GM)萎缩模式。与对照组和散发性PPA患者进行比较。结果:在235例患者的总体人群中,45例(19%)携带GRN突变。我们研究了其中32例,并显示logopenic型PPA(lvPPA)是最常见的l
【主题与分类】
主题标签:primary progressive aphasia、Frontotemporal dementia、frontotemporal lobar degeneration、Genetics、logopenic variant PPA、progranulin、C9ORF72。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.x3ffbg7hr
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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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:
数据集大小约 1.2 MB。
数据说明
目的:确定与颗粒蛋白前体(GRN)突变相关的原发性进行性失语(PPA)变异型的相对频率和语言特征,并研究其神经解剖学相关性。方法:从一项纳入1,696例额颞叶痴呆(FTD)患者的全国性前瞻性研究队列(其中包括235例PPA患者)中,筛选携带GRN突变的PPA患者(PPA-GRN)。所有脑脊液生物标志物淀粉样蛋白阳性的PPA患者均被排除。在这项横断面研究中,采用标准化评估对言语/语言和认知特征进行描述,并使用基于体素的形态学分析评估灰质(GM)萎缩模式。与对照组及散发性PPA患者进行比较。结果:在235例患者的总体人群中,45例(19%)携带GRN突变。我们对其中的32例进行了研究,结果显示logopenic型PPA(lvPPA)是最常见的语言变异型(13例,41%),其次为非流利/语法缺失型(nfvPPA:9例,28%)和混合型(8例,25%)。语义变异型较为罕见(2例,6%)。LvPPA患者被判定为非淀粉样蛋白型lvPPA,表现出典型的logopenic缺陷。
13例中有7例为单纯型,6例表现出细微的额外语言缺陷,不符合混合型PPA的标准,因此被标记为“logopenic谱系变异型”。灰质萎缩主要累及左侧颞后回,与淀粉样蛋白阳性lvPPA的神经解剖学改变相镜像。nfvPPA患者表现为语法缺失(89%)而非言语失用(11%)。结论:本研究表明,与GRN突变相关的最常见PPA变异型为非淀粉样蛋白lvPPA,先于nfvPPA和混合型出现,并说明语言网络可能在不同层面受到影响。对于PPA患者,无论家族性或散发性,均提示应进行GRN检测。这一发现对即将开展的GRN基因特异性治疗具有重要意义。
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




