早期分子生物标志物鉴别帕金森综合征

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07604883

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

疾病：帕金森病（疾病），非典型帕金森综合征，多系统萎缩，进行性核上性麻痹（PSP），路易体痴呆（DLB）。本前瞻性观察性研究旨在识别并初步验证分子生物标志物，包括微小RNA和代谢物，用于早期区分帕金森病（PD）与非典型帕金森综合征（APS）。该研究将纳入最多100名PD患者、50名疑似APS患者和50名健康对照者。参与者将在基线和随访12-18个月后接受临床评估，并提供血液、尿液和粪便样本。将进行分子分析，包括微小RNA谱分析、代谢组学、RNA测序（RNA-seq）和微生物组分析，以识别疾病特异性诊断特征。主要目标是检测PD患者、APS患者和健康对照者之间分子谱的差异。次要目标包括评估生物标志物组合的诊断准确性，以及评估这些生物标志物随时间的纵向变化。

尽管参与者不会获得直接的治疗益处，但该研究可能有助于开发非侵入性工具，用于帕金森综合征的早期诊断和更准确的鉴别。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。