新加坡华人队列中哮喘与慢性支气管炎的饮食及遗传因素研究

该数据集源自 clinicaltrials.gov,属于呼吸系统疾病/哮喘分类,聚焦新加坡华人健康研究中饮食、环境与遗传因素及其交互作用对哮喘和慢性支气管炎发病风险的影响

National Institute of Environmental Health Sciences (NIEHS)National Institute of Environmental Health Sciences (NIEHS)
clinicaltrials
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基因组预测Chronic BronchitisAsthma
Dietary and Genetic Factors in Asthma & Chronic Bronchitis in a Cohort of Chinese Singaporeans

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

新加坡华人队列中哮喘与慢性支气管炎的饮食及遗传因素研究

该数据集源自 clinicaltrials.gov,属于呼吸系统疾病/哮喘分类,聚焦新加坡华人健康研究中饮食、环境与遗传因素及其交互作用对哮喘和慢性支气管炎发病风险的影响。研究基于 63,257 名 45-74 岁华裔队列,1993 至 1998 年入组,1999 年起电话随访。预期在 2004 年随访周期完成时识别 538 例新发哮喘和 672 例新发慢性支气管炎。数据可用于探究饮食与基因因素在呼吸系统疾病发生中的预测作用(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:慢性支气管炎、哮喘。有提示性证据表明饮食在哮喘和慢性支气管炎的病因学中起作用。然而,前瞻性数据很少。我们建议扩大与新加坡华人健康研究的合作,以检查饮食、环境和遗传因素及其相互作用与发生哮喘和慢性支气管炎风险的关系。新加坡华人健康研究(NIH 资助 CA080205)是一个由 63,257 名新加坡华裔男性和女性组成的队列,他们在 1993 年至 1998 年入组时年龄为 45-74 岁。该队列的电话随访于 1999 年开始,用于更新和结局信息,目前仍在进行中。我们预计,当当前随访问卷周期于 2004 年完成时,将识别出 538 例新发哮喘病例和 672 例新发慢性支气管炎病例。在本提案中,我们将验证 sel

【主题与分类】

主题标签:Chronic Bronchitis、Asthma。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00342030

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    • 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:慢性支气管炎、哮喘。有提示性证据表明饮食在哮喘和慢性支气管炎的病因中可能起作用。然而,前瞻性数据很少。我们提议扩大与新加坡华人健康研究的合作,以探讨饮食、环境和遗传因素及其相互作用与发生哮喘和慢性支气管炎风险的关系。新加坡华人健康研究(NIH资助项目CA080205)是一个队列,包含63,257名新加坡华裔男性和女性,他们在1993年至1998年入组时年龄为45-74岁。该队列的电话随访于1999年开始,旨在更新信息和结局信息,目前仍在进行中。我们预计,当当前的随访问卷周期于2004年完成时,将确定538例新发哮喘病例和672例新发慢性支气管炎病例。在本提案中,我们将验证自我报告的新发哮喘,获取整个队列的随访数据以进行饮食和吸烟与这些结局的相关性分析,并分析队列中新发哮喘和慢性支气管炎病例及对照的遗传物质。

在本提案中,我们将检验以下假设:1. 增加水果和/或抗氧化微量营养素的摄入量可降低患哮喘和慢性支气管炎的风险。a. 水果和/或抗氧化微量营养素的效果可能因吸烟史而异。2. 参与氧化应激反应的基因中的常见多态性影响哮喘和慢性支气管炎的风险。我们初步提议检查三个基因的多态性——谷胱甘肽S-转移酶M1、谷胱甘肽S-转移酶P1和基质金属蛋白酶-1。然而,我们计划在未来检查其他相关的多态性,特别是利用针对哮喘和慢性支气管炎的候选基因的高通量筛选。到2004年样本集可用时,可能会有更具说服力的候选基因和高通量筛选方法可供使用。

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。

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