儿童哮喘的环境暴露、遗传与呼出气一氧化氮研究
该数据集源自clinicaltrials.gov，聚焦儿童哮喘，主题为环境暴露与遗传因素对呼出气一氧化氮（eNO）水平的纵向影响
基本信息
资源简介
儿童哮喘的环境暴露、遗传与呼出气一氧化氮研究
该数据集英文名为 Environmental Exposures, Genetics, and Exhaled Nitric Oxide in Pediatric Asthma，来源于 clinicaltrials.gov，在分类上归属于呼吸系统疾病下的哮喘主题，主题标签为 Asthma。其核心关注点是儿童哮喘，围绕环境暴露与遗传因素对呼出气一氧化氮（eNO）水平的纵向影响展开。呼出气一氧化氮是评估气道炎症的一种非侵入性指标，该数据集所对应的研究希望通过再分析既有研究数据，探讨环境与遗传因素如何随时间影响儿童哮喘患者的 eNO 水平，从而为利用 eNO 辅助儿童哮喘的治疗与医学管理提供更多依据。以下从背景、内容、来源、适用场景、使用方法、质量与限制、引用与许可等方面进行介绍。
【数据集背景】
一氧化氮是一种天然存在的气体，参与人体多种功能。在哮喘中，气道炎症会使呼出气一氧化氮（eNO）水平升高，因此研究者提出可将 eNO 作为一种非侵入性测量手段，帮助医生指导儿童哮喘的治疗和医学管理。但在这一设想能够实际应用之前，仍需积累更多关于 eNO 的信息。该数据集对应的研究正是在这一背景下提出，旨在通过对既有研究结果的二次分析，加深对儿童哮喘中 eNO 影响因素的理解。
【数据内容】
该数据集聚焦儿童哮喘，主题为环境暴露与遗传因素对呼出气一氧化氮（eNO）水平的纵向影响。其数据来自对母研究（CAP 研究）所收集数据的再评估，用于确定环境和遗传因素对 eNO 水平的纵向效应，并进一步评估相关变量之间的关系。源站描述在说明这一关系时未完整给出后续内容，因此该关系的具体表述源站未提供。数据集不涉及新参与者的招募，也不包含新采集的数据。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。其数据并非为本研究专门采集，而是来自其母研究 CAP 研究。CAP 研究评估了在暴露于环境烟草烟雾的儿童中预防哮喘的有效性。本研究对 CAP 研究中先前收集的数据进行二次分析，不招募任何新参与者。除上述来源信息外，关于具体采集流程、采样方法、时间跨度与样本规模等细节，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于儿童哮喘相关研究，尤其是围绕呼出气一氧化氮（eNO）作为气道炎症非侵入性指标的研究场景，可用于探讨环境暴露与遗传因素对 eNO 水平的纵向影响，以及相关因素之间的关系分析。其潜在应用方向包括为利用 eNO 指导儿童哮喘治疗与医学管理提供研究依据。其他具体适用场景源站未提供。
【使用方法】
该数据集对应的是对母研究 CAP 研究已有数据的二次分析，不涉及新参与者入组。关于数据的具体获取方式、访问条件、分析工具、变量字典及操作步骤等，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集基于母研究先前收集的数据进行再评估，不包含新采集的数据，因此其内容受母研究数据范围与设计的约束。源站描述在说明环境与遗传因素同 eNO 水平关系时内容不完整，相关具体结论源站未提供。关于样本量、缺失情况、偏倚控制及验证方式等质量信息，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。关于具体引用格式、许可条款与使用限制，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00395096
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
条件：哮喘。一氧化氮是一种天然存在的气体，在多种身体功能中发挥作用。呼出气一氧化氮（eNO）水平会随气道炎症而升高，而气道炎症是哮喘的一种症状。研究人员提出，可将eNO作为一种无创指标，用于指导医生对儿童哮喘进行治疗和医疗管理。然而，在实现这一目标之前，还需要更多关于eNO的信息。本研究将对其母研究——CAP研究的结果进行二次分析，该研究评估了在暴露于环境烟草烟雾的儿童中预防哮喘的有效性。本研究不会招募任何新的参与者。本研究将重新评估CAP研究先前收集的数据，以确定环境和遗传因素对eNO水平的纵向影响。此外，还将评估数据以确定eNO水平与哮喘严重程度之间的关系。本研究不会收集任何新数据。
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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