儿童耐药性局灶性癫痫的遗传与电生理研究

条件:儿童人群中的耐药性局灶性癫痫。脑体细胞突变日益被认为是局灶性癫痫的主要原因。这些突变包括导致局灶性皮质发育不良和半巨脑畸形等皮质畸形的 mTOR 通路突变、MOGHE 中的 SLC35A2 突变,以及下丘脑错构瘤中 SHH 通路的激活变异

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时间序列耐药性局灶性癫痫儿童人群脑体细胞突变mTOR通路SLC35A2SHH通路立体脑电图遗传与电生理
Genetic and Electrophysiologic Study in Focal Drug-resistant Epilepsies

基本信息

模态
时间序列
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

儿童耐药性局灶性癫痫的遗传与电生理研究

该数据集英文名为 Genetic and Electrophysiologic Study in Focal Drug-resistant Epilepsies,来源于 clinicaltrials.gov,在本站归入神经系统疾病 / 其他分类,主题聚焦儿童人群中的耐药性局灶性癫痫。脑体细胞突变日益被认为是局灶性癫痫的主要原因,相关突变包括导致局灶性皮质发育不良和半巨脑畸形等皮质畸形的 mTOR 通路突变、MOGHE 中的 SLC35A2 突变,以及下丘脑错构瘤中 SHH 通路的激活变异。该研究旨在利用配对的血液与脑组织样本以及来自立体脑电图(stereo-EEG)电极的痕量 DNA 来识别脑体细胞突变,并对儿童耐药性局灶性癫痫患者的候选变异进行功能验证。

【数据集背景】

耐药性局灶性癫痫是儿童人群中的重要临床问题。近年来,脑体细胞突变在局灶性癫痫病因学中的地位日益受到重视。已知的突变类型涵盖多条通路:mTOR 通路突变可导致局灶性皮质发育不良和半巨脑畸形等皮质畸形;SLC35A2 突变与 MOGHE 相关;SHH 通路的激活变异则见于下丘脑错构瘤。该数据集所对应的研究正是在这一背景下提出,试图通过遗传学与电生理学相结合的方式,深化对儿童耐药性局灶性癫痫发病机制的理解。

【数据内容】

该数据集围绕儿童耐药性局灶性癫痫的遗传与电生理研究展开。其核心内容包括利用配对的血液与脑组织样本识别脑体细胞突变,以及从立体脑电图电极中提取痕量 DNA 用于追踪突变信息。研究还涉及对候选变异进行功能验证。主题标签为儿童人群中的耐药性局灶性癫痫。具体样本数量、变异位点列表、电生理记录参数等细节,源站未提供。

【采集与来源】

数据来源站为 clinicaltrials.gov。采集方式涉及配对血液与脑组织样本的获取,以及立体脑电图电极上痕量 DNA 的提取。研究对象为儿童耐药性局灶性癫痫患者。关于采集时间跨度、采集机构、样本规模等具体信息,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于儿童耐药性局灶性癫痫相关的遗传病因研究,尤其是脑体细胞突变的识别与追踪;也适用于对候选变异开展功能验证的研究场景,以及结合电生理信息与遗传信息进行综合分析的方向。涉及 mTOR 通路、SLC35A2 与 SHH 通路等特定分子机制的研究亦可参考。其他具体应用场景,源站未提供。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

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【引用与许可】

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02890641

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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。

数据说明

条件:儿童人群中的耐药性局灶性癫痫。脑体细胞突变日益被认为是局灶性癫痫的主要原因。这些突变包括导致局灶性皮质发育不良和半侧巨脑症等皮质畸形的mTOR通路突变,以及MOGHE中的SLC35A2突变和下丘脑错构瘤中SHH通路的激活变异。本研究旨在利用配对的血液-脑样本和来自立体脑电图电极的微量DNA,识别脑体细胞突变,并对耐药性局灶性癫痫儿童的候选变异进行功能验证。

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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