巴基斯坦非综合征型与综合征型耳聋的遗传学分析
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦巴基斯坦近亲家系中非综合征型与综合征型耳聋的遗传学研究。研究目标包括对遗传性听力损失进行基因定位与突变基因鉴定,并利用小鼠模型研究相关基因在听觉系统中的功能

基本信息
资源简介
巴基斯坦非综合征型与综合征型耳聋的遗传学分析
该数据集英文名为 Genetic Analyses of Nonsyndromic and Syndromic Deafness in Pakistan,来源于 clinicaltrials.gov,在本站归类于耳及乳突疾病 / 其他。数据集聚焦巴基斯坦近亲家系中非综合征型与综合征型耳聋的遗传学研究,主题标签为 Hearing Disorder。研究目标包括对遗传性听力损失进行基因定位与突变基因鉴定,并利用小鼠模型研究相关基因在听觉系统中的功能。人类遗传性听力障碍由耳部发育异常、耳功能异常或两者兼有所致;尽管已有众多耳聋位点的基因被定位和鉴定,仍有许多以单基因性状分离耳聋的家系无法将突变等位基因归因于目前已报道的耳聋基因。该数据集围绕这一研究背景组织,面向遗传性耳聋的基因发现与功能研究。
【数据集背景】
人类遗传性听力障碍是耳部发育异常、耳功能异常或两者兼有的结果。尽管大量耳聋位点的基因已被定位和鉴定,仍有不少家系以单基因性状分离耳聋,却无法将突变等位基因归因于现有已报道的耳聋基因。该研究的一个目标是遗传定位并鉴定人类遗传性听力损失的突变基因;另一个目标是利用小鼠模型研究这些基因在听觉系统中的功能。为定位和鉴定与人类听力损失相关的新突变基因,研究将持续 ascertain 以单基因性状分离综合征型和非综合征型耳聋的大型家系。
【数据内容】
数据集主题标签为 Hearing Disorder,研究关注非综合征型与综合征型耳聋的遗传学分析。研究内容包括对遗传性听力损失进行基因定位与突变基因鉴定,以及利用小鼠模型研究相关基因在听觉系统中的功能。研究对象来自巴基斯坦近亲家系。源站未提供具体的样本量、基因位点数量、测序数据规模或变量字段等细节。
【采集与来源】
数据来源站为 clinicaltrials.gov。源站描述指出,研究将从巴基斯坦近亲家系中 ascertain 受试者,并持续 ascertain 以单基因性状分离综合征型和非综合征型耳聋的大型家系。源站未提供具体的采集时间、采集地点、采样流程或数据加工方式。
【适用场景】
该数据集适用于遗传性耳聋的基因定位与突变基因鉴定研究,也可用于相关基因在听觉系统中功能的动物模型研究。其研究人群为巴基斯坦近亲家系,适合关注近亲婚配背景下单基因耳聋遗传分析的场景。源站未提供其他具体适用场景。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00341874
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:听力障碍。目的:本研究的一个目的是对人类遗传性听力损失进行基因定位并识别其突变基因。第二个目的是利用小鼠模型研究这些基因在听觉系统中的功能。人类遗传性听力损伤是耳发育异常、耳功能异常或两者兼有的结果。尽管许多耳聋基因座已被定位和识别,但仍有许多家系以单基因性状分离耳聋,却无法将突变等位基因归因于目前已报道的某个耳聋基因。为了定位和识别与人类听力损失相关的新突变基因,我们将继续确定以单基因性状分离综合征型和非综合征型耳聋的大型家系。研究人群:本研究将从近亲巴基斯坦家系中确定受试者,这些家系分离具有遗传病因的非综合征型和综合征型听力损失。
由于大多数巴基斯坦婚姻发生在堂表亲之间,这往往会使相同的隐性耳聋突变在单一家族系内聚集,导致多个受累个体出现,这对本遗传学研究而言是一种优势。几年前我们已停止在印度招募家系。我们继续招募2岁及以上的巴基斯坦受累及未受累家庭成员。成年人本人及其同意参与本研究的子女均需提供知情同意。我们将招募男女两性以及所有巴基斯坦种族和族裔。设计:受试者将由我们在巴基斯坦的合作副研究员进行筛查并签署知情同意。签署知情同意后,受试者将接受病史采集和体格检查、听力学评估和测试、前庭评估和测试、血液和尿液分析检测,以及用于基因组DNA提取的血液样本或口腔拭子样本。先证者在招募时最初
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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