多发性神经炎症疾病多重家系神经遗传学与多组学研究以改善患者健康

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦多发性硬化、视神经脊髓炎谱系疾病、MOG抗体相关疾病及CNS脱髓鞘自身免疫病等多重家系

Institut National de la Santé Et de la Recherche Médicale, FranceInstitut National de la Santé Et de la Recherche Médicale, France
clinicaltrials
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医学影像分类Multiple SclerosisNeuromyelitis Optica Spectrum DisorderMOG Antibody-Associated DiseaseDemyelinating Autoimmune Diseases, CNS
Neurogenetics and Multi-omics of Neuroinflammatory Diseases in Multiplex Families to Improve Patients Health

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-30

资源简介

多发性神经炎症疾病多重家系神经遗传学与多组学研究以改善患者健康

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦多发性硬化、视神经脊髓炎谱系疾病、MOG抗体相关疾病及CNS脱髓鞘自身免疫病等多重家系。研究整合家系成员的遗传、表观遗传(DNA甲基化)与基因表达数据,并关联临床信息,采用单次访视、无随访的横断面家系设计,通过比较患病成员与未患病亲属以控制 ancestry 等因素影响。数据可用于探索罕见强效应变异、家系遗传风险及多组学关联分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:多发性硬化、视神经脊髓炎谱系疾病、MOG抗体相关疾病、CNS脱髓鞘自身免疫病。背景:大型遗传学研究已发现许多增加多发性硬化风险的常见基因变异,但它们仅解释部分遗传风险,对家系形式的解释也很差。具有强效应的罕见变异可能在一个家系内共享,并在无关个体研究中被忽视。有多个患病成员的家系非常适合发现这类变异。NeuroDIP整合来自这些家系的遗传、表观遗传(DNA甲基化)和基因表达数据,并将其与临床信息关联。设计:这是一项横断面、基于家系的研究,单次访视,无随访。比较同一家系中的患病成员与未患病亲属有助于限制ancestry及因素的影响,这些因素r

【主题与分类】

主题标签:Multiple Sclerosis、Neuromyelitis Optica Spectrum Disorder、MOG Antibody-Associated Disease、Demyelinating Autoimmune Diseases, CNS。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07902479

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数据说明

疾病:多发性硬化、视神经脊髓炎谱系疾病、MOG抗体相关疾病、中枢神经系统脱髓鞘自身免疫性疾病。背景:大规模遗传学研究已发现许多增加多发性硬化风险的常见基因变异,但这些变异仅能解释部分遗传风险,对家族性发病形式的解释也很有限。具有强效应的罕见变异可能在家族内共享,而在无关人群的研究中未被发现。有多个受累成员的家系非常适合寻找这类变异。NeuroDIP整合这些家系的遗传、表观遗传(DNA甲基化)和基因表达数据,并将其与临床信息关联。设计:这是一项横断面、以家系为基础的研究,仅进行一次访视,无随访。将受累成员与同一家系中的未受累亲属进行比较,有助于限制 ancestry(血统)及亲属共享因素的影响。访视:在医院,参与者签署书面知情同意书并接受简短体格检查。患者还接受残疾评估(EDSS)。研究者绘制家系图,并记录病史、治疗、生活方式及既往脑MRI报告。

随后采集血液样本。本研究不改变常规医疗护理。通过受累家庭成员邀请亲属,并由调查中心联系他们。样本和数据:样本和数据带有代码,姓名仅保存在调查中心。样本在经认证的生物资源中心进行处理和储存。研究数据存储在法国的安全服务器上,不会传输至欧盟以外地区。经参与者同意,编码数据和样本可用于未来关于神经炎症性疾病的研究,包括存入法国多发性硬化症登记库(OFSEP)。结果:参与者不会收到个人研究结果。例外情况是发现具有健康影响的偶然发现,参与者必须在参与前同意被告知此类发现。参与者可以索取总体结果,并可能被邀请参加可选的家属信息会议。

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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