低ALP筛查揭示中国儿童轻度低磷酸酯酶症高患病率数据集

研究旨在建立大规模儿科队列的实验室筛查算法以早期识别HPP,通过二代测序和体外功能验证刻画ALPL变异,并描述HPP临床异质性,重点关注较轻表型及既往未被充分认识的神经行为表现

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基因组分类Paediatrics not elsewhere classified
Low ALP Screening Reveals High Prevalence of Mild Hypophosphatasia in Chinese Children

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

低ALP筛查揭示中国儿童轻度低磷酸酯酶症高患病率数据集

Low ALP Screening Reveals High Prevalence of Mild Hypophosphatasia in Chinese Children

该数据集伴随研究论文《Low ALP Screening Reveals High Prevalence of Mild Hypophosphatasia in Chinese Children》发布,包含五个文件:补充图1及修订版补充表1至表4。研究旨在建立大规模儿科队列的实验室筛查算法以早期识别HPP,通过二代测序和体外功能验证刻画ALPL变异,并描述HPP临床异质性,重点关注较轻表型及既往未被充分认识的神经行为表现。数据可用于HPP筛查流程、基因型-表型关联及临床特征分析(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【主题与分类】

主题标签:Paediatrics not elsewhere classified。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://figshare.com/articles/dataset/Low_ALP_Screening_Reveals_High_Prevalence_of_Mild_Hypophosphatasia_in_Chinese_Children/33190965

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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数据说明

本数据集伴随研究论文《低ALP筛查揭示中国儿童轻度低磷酸酯酶症高患病率》(稿件编号:jc.2026-01596)。本研究旨在:(1) 在大规模儿科队列中建立系统化、基于实验室的筛查算法,以促进HPP的早期识别,并通过下一代测序和体外功能验证表征ALPL变异;(2) 描述HPP的临床异质性,重点关注较轻表型及既往未被充分认识的神经行为表现。本数据集包含五个文件:“Zhang_jc.2026-01596_Supplemental fig1、Revised Supplemental table 1、Revised Supplemental table 2、Revised Supplemental table 3、Revised Supplemental table 4”。1. Zhang_jc.2026-01596_Supplemental fig1:持续低血清ALP的儿童和青少年中初次就诊主要原因的分布,按ALPL变异状态分层。

就诊原因分为常规体检、小儿外科疾病、耳鼻咽喉科疾病、神经精神疾病、生长发育相关问题及其他杂项疾病。总队列(n=339)(A)分为两个亚组:无ALPL基因变异者(n=225)(B)和携带ALPL基因变异者(P/LP/VUS,n=114)(C)。2. 修订补充表1:中国儿童血清碱性磷酸酶的年龄和性别特异性参考区间。3. 修订补充表2:疑似HPP患者中检出的详细ALPL变异及ACMG分类。4. 修订补充表3:杂合携带者中检出的详细ALPL变异及ACMG分类。5. 修订补充表4:疑似低磷酸酯酶症儿科患者的临床、生化和遗传特征。本研究经苏州大学附属儿童医院伦理委员会批准(编号2023036),并在st

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)
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       + 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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