耳聋基因筛查队列

本数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦听力损失人群的耳聋基因筛查。数据涵盖听力损失严重程度分级(轻度至极重度)以及基于微阵列芯片对4个基因(GJB2、SLC26A4、MT-RNR1、GJB3)共15个变异位点的基因分型结果,并将结果分类为阴性、携带者等类别

Affiliated Hospital of Nantong UniversityAffiliated Hospital of Nantong University
clinicaltrials
浏览 7
医学影像分类Hearing Loss
Cohort Of DEafness-gene Screening

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

耳聋基因筛查队列

本数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦听力损失人群的耳聋基因筛查。数据涵盖听力损失严重程度分级(轻度至极重度)以及基于微阵列芯片对4个基因(GJB2、SLC26A4、MT-RNR1、GJB3)共15个变异位点的基因分型结果,并将结果分类为阴性、携带者等类别。该数据可用于耳聋遗传病因分析、基因变异携带状态分类及听力损失相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:听力损失。听力损失的严重程度分级为轻度(26-40 dB)、中度(41-60 dB)、重度(61-80 dB)和极重度(≥81 dB)。基因组DNA通过血液滤纸核酸提取试剂盒(CapitalBio,北京,中国)提取,并使用耳聋基因变异检测阵列试剂盒(CapitalBio,北京,中国)在LuxScan 10K-B微阵列扫描仪(CapitalBio,北京,中国)上检测。基因筛查包括对4个基因中15个变异进行基因分型:c.35delG、c.176_191del16、c.235delC、c.299_300delAT(GJB2基因);c.1174A>T、c.1226G>A、c.1229C>T、c.1975G>C、c.2027T>A、c.2168A>G、c.IVS7-2A>G、c.IVS15 + 5G>A(SLC26A4基因);m.1494C>T、m.1555A>G(MT-RNR1基因);c.538C>T(GJB3基因)。结果分类为(1)阴性,(2)携带者(GJB2或SLC26A4杂合突变;MT-RNR1突变;GJB3突变;或多个基因的杂合突变),以及(

【主题与分类】

主题标签:Hearing Loss。本站分类:耳及乳突疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06133946

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06133946

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  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

条件:听力损失。听力损失的严重程度分为轻度(26-40 dB)、中度(41-60 dB)、重度(61-80 dB)和极重度(≥81 dB)。采用血液滤纸核酸提取试剂盒(CapitalBio,北京,中国)提取基因组DNA,并使用耳聋基因变异检测阵列试剂盒(CapitalBio,北京,中国)配合LuxScan 10K-B微阵列扫描仪(CapitalBio,北京,中国)进行检测。遗传筛查包括对4个基因中的15个变异进行基因分型:c.35delG、c.176_191del16、c.235delC、c.299_300delAT(GJB2基因);c.1174A>T、c.1226G>A、c.1229C>T、c.1975G>C、c.2027T>A、c.2168A>G、c.IVS7-2A>G、c.IVS15 + 5G>A(SLC26A4基因);m.1494C>T、m.1555A>G(MT-RNR1基因);c.538C>T(GJB3基因)。结果分为:(1)阴性;(2)携带者(GJB2或SLC26A4杂合突变;MT-RNR1突变;GJB3突变;或多个基因的杂合突变);(3)转诊(GJB2或SLC26A4纯合或复合杂合突变)。本研究经南通市卫生健康委员会及所有参与医院的伦理委员会批准。已获得婴儿父母的书面知情同意。

本研究遵循了流行病学观察性研究报告强化规范(STROBE)中关于队列研究的报告指南。

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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