食物过敏及相关疾病的自然史与遗传学研究

源站描述指出美国约有1500万人(含600万儿童)患有潜在危及生命的食物过敏,近三十年该病在美國及其他发达国家的患病率上升,目前尚无治愈或有效预防、治疗策略,遗传与环境因素的复杂交互阻碍了发病机制阐明和靶向疗法开发,食物过敏儿童被诊断为哮喘或其他过敏性疾病的可能性是其他儿童的2至4倍

National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)
clinicaltrials
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其他分类Food AllergyLoeys-Dietz SyndromeAtopic DermatitisEosinophilic Esophagitis
Natural History and Genetics of Food Allergy and Related Conditions

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

食物过敏及相关疾病的自然史与遗传学研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为食物过敏及相关疾病的自然史与遗传学研究,涵盖 Food Allergy、Loeys-Dietz Syndrome、Atopic Dermatitis、Eosinophilic Esophagitis 等疾病。源站描述指出美国约有1500万人(含600万儿童)患有潜在危及生命的食物过敏,近三十年该病在美國及其他发达国家的患病率上升,目前尚无治愈或有效预防、治疗策略,遗传与环境因素的复杂交互阻碍了发病机制阐明和靶向疗法开发,食物过敏儿童被诊断为哮喘或其他过敏性疾病的可能性是其他儿童的2至4倍。可用于食物过敏与哮喘等共病关联的分析与建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Food Allergy、Loeys-Dietz Syndrome、Atopic Dermatitis、Eosinophilic Esophagitis。约有1500万美国人,其中包括600万儿童,患有潜在危及生命的食物过敏。在过去三十年中,该疾病在美国和其他发达国家的患病率有所上升。食物过敏尚无治愈方法或有效的预防或治疗策略。此外,对于近年来这些疾病患病率和严重程度上升的原因,人们知之甚少。遗传和环境因素都可能促成食物过敏的发生,但这些变量之间复杂的相互作用阻碍了阐明发病机制和开发针对机制的治疗方法的努力。患有食物过敏的儿童被诊断为哮喘或其他a的可能性是2至4倍

【主题与分类】

主题标签:Food Allergy、Loeys-Dietz Syndrome、Atopic Dermatitis、Eosinophilic Esophagitis。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/NCT02504853

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数据说明

疾病:食物过敏、Loeys-Dietz综合征、特应性皮炎、嗜酸性食管炎。约有1500万美国人,包括600万儿童,患有潜在危及生命的食物过敏。在过去三十年中,这种疾病的患病率在美国和其他发达国家都有所上升。目前尚无治愈食物过敏的方法,也没有有效的预防或治疗策略。此外,对于近年来这些疾病患病率和严重程度上升的因素知之甚少。遗传和环境因素可能都促进了食物过敏的发展,但这些变量之间的复杂相互作用阻碍了阐明发病机制和开发针对机制的治疗方法的努力。患有食物过敏的儿童被诊断为哮喘或其他过敏性疾病的可能性是没有食物过敏的儿童的2至4倍,食物过敏也可能是特应性皮炎和嗜酸性食管炎的重要诱因。

国家过敏和传染病研究所下属的过敏性疾病实验室长期致力于过敏性炎症性疾病的遗传学和发病机制研究,并与美国国立卫生研究院临床中心合作,为拟议的转化研究提供了理想的环境。在本研究中,我们将:(1) 研究导致食物过敏发生的关键遗传、细胞、免疫学和生化通路;(2) 识别可预测食物过敏患者临床病程和自然史的生物标志物。符合本研究入组条件的受试者包括患有食物过敏的儿童和成人,以及已知/疑似患有可能与这些表型相关的遗传性或先天性疾病患者。已入组受试者的未患病亲属(儿童和成人)以及健康志愿者(儿童和成人)也将符合作为对照入组的条件。大多数参与者将被随访2年,尽管患有

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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