淀粉样变性

淀粉样变性是一组由错误折叠的蛋白质以不溶性淀粉样纤维形式沉积于细胞外间隙所致的罕见疾病。其发病机制涉及前体蛋白异常折叠、聚集及组织沉积,可导致器官结构与功能进行性损害。临床表现多样,取决于受累器官,常见心脏、肾脏、肝脏及神经系统受累,表现为心力衰竭、蛋白尿、肝大或周围神经病变。诊断依赖组织活检刚果红染色及免疫组化分型。治疗策略包括抑制异常蛋白产生、稳定前体蛋白或促进沉积物清除,靶向治疗和干细胞移植为特定亚型带来新希望。研究聚焦于早期生物标志物、影像学评估及新型药物开发,推动精准诊疗。

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共 9 个数据集
多模态淀粉样变性相关机器学习数据集(Hugging Face检索)

淀粉样变性相关机器学习数据集(Hugging Face检索)

多模态分类

该数据集汇总Hugging Face平台中与淀粉样变性相关的公开数据资源,包含结构化临床指标、生物标志物特征以及部分病例文本数据,适用于疾病预测建模、自然语言处理分析以及多模态医学AI研究,在临床决策支持与罕见病数据挖掘中具有潜在应用价值。

来源Hugging Face
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多模态淀粉样变性相关研究数据集(Figshare检索)

淀粉样变性相关研究数据集(Figshare检索)

多模态分类

该数据集整理自Figshare平台中与淀粉样变性相关的公开科研数据,涵盖组织病理学分析结果、淀粉样蛋白沉积定量指标及部分影像学辅助检测数据,适用于疾病机制研究、病理分类以及计算生物学建模任务,在系统性与器官特异性淀粉样变性研究中具有一定应用价值。

来源Figshare
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多模态淀粉样变性相关开放数据集(Zenodo检索)

淀粉样变性相关开放数据集(Zenodo检索)

多模态分类

该数据集汇集Zenodo平台上公开的淀粉样变性相关研究数据,涵盖临床表型信息、蛋白质组学结果及生物标志物分析结果,可用于疾病分型研究、预测模型构建以及多模态数据融合分析,在罕见病研究与临床转化研究中具有重要参考价值。

来源Zenodo / CERN
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表格淀粉样变性相关蛋白质组数据集(PRIDE检索)

淀粉样变性相关蛋白质组数据集(PRIDE检索)

表格分类

该数据集集合来自PRIDE蛋白质组学数据库中与淀粉样变性相关的实验数据,主要包含血浆与组织样本的质谱蛋白表达谱,以及淀粉样蛋白沉积相关的分子信息,用于研究蛋白异常折叠机制、疾病生物标志物筛选及分型分析,在神经系统及系统性淀粉样变性研究中具有重要价值。

来源European Bioinformatics Institute (EBI)
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影像淀粉样变性 - 男性,94岁 - 组织图像 [5300730025896341]

淀粉样变性 - 男性,94岁 - 组织图像 [5300730025896341]

病理学淀粉样变性

该数据集包含一例94岁男性患者扁桃体组织的组织病理学图像,数据模态为医学影像(DICOM格式),样本为刚果红染色的FFPE切片,在偏振光下呈现苹果绿双折射,病理诊断为淀粉样变性,主要用于病理学、淀粉样变性疾病的研究,以及计算机辅助诊断和医学图像分析等方向。

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影像遗传性转甲状腺素蛋白淀粉样变性的眼科表现

遗传性转甲状腺素蛋白淀粉样变性的眼科表现

遗传性转甲状腺素蛋白淀粉样变性眼科表现

该数据集以医学文献综述形式,系统整理了遗传性转甲状腺素蛋白淀粉样变性患者眼部受累的临床数据,涵盖文本描述和临床表格等模态,详细描述了不同基因突变亚型导致的眼科表现(如玻璃体混浊、视网膜病变等)及治疗影响,主要用于支持遗传性淀粉样变性的眼科机制研究、疾病分型分析和临床随访管理,旨在帮助预防视力丧失并优化治疗策略。

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影像AA与ATTR淀粉样变性患者及非淀粉样变性患者的人口统计学特征数据集

AA与ATTR淀粉样变性患者及非淀粉样变性患者的人口统计学特征数据集

该数据集包含AA与ATTR淀粉样变性患者以及非淀粉样变性对照人群的人口统计学特征数据,数据模态为临床表格,主要用于分析不同淀粉样变性亚型与健康人群在年龄、性别、种族等人口学特征上的差异,支持淀粉样变性疾病的流行病学研究和临床风险因素探索。

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影像农药重定向作为ATTRv淀粉样变性抑制剂

农药重定向作为ATTRv淀粉样变性抑制剂

药物重定向淀粉样变性病治疗

该数据集包含通过计算机模拟和体外实验筛选出的农药相关化合物,用于抑制ATTRv淀粉样变性病中TTR蛋白形成的淀粉样纤维,数据模态涉及化学结构、生物活性及结合效率信息,主要应用于药物重定向和淀粉样变性病治疗研究,为开发新型ATTRv淀粉样变性抑制剂提供候选先导化合物。

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影像淀粉样变性数据集

淀粉样变性数据集

该数据集是一个公开的淀粉样变性医学数据集,可能包含临床表格、病理图像、生物标志物等多模态数据,主要用于支持淀粉样变性的病因机制研究、诊断模型开发、疾病亚型分类以及治疗反应评估等医学研究与应用。

来源Remi Neviere
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