基于真实世界与基因组数据的网络分析哮喘洞察

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06623435

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

条件：哮喘。REGAIN是一项回顾性和前瞻性哮喘队列研究，旨在根据治疗和2型生物学确定哮喘的真实世界分子描述。研究人员将纳入5个预先指定的哮喘参与者组，这些参与者根据临床确定的2型炎症内型和对吸入类固醇及其他吸入控制剂（伴或不伴哮喘生物制剂）治疗的反应，对机制分析具有特定意义。本研究在美国纽约西奈山国家犹太健康呼吸研究所和科罗拉多州丹佛市国家犹太健康中心进行。通过筛查肺科和过敏专科项目的电子病历，确定并纳入了符合特定纳入标准的哮喘参与者。

目标人群包括表1中列出的5类哮喘患者，具体如下：（1）入组时症状控制良好（ACT > 20）且接受全球哮喘防治创议（GINA）标准阶梯治疗的类型2哮喘患者（n=200）；（2）接受稳定生物制剂治疗的哮喘患者（n=200）；（3）既往接受过至少2种生物制剂治疗的类型2哮喘患者（n=60）；（4）可能为类型2低哮喘的患者（n=200）；（5）计划新开始生物制剂治疗的哮喘患者（n=120）；（6）健康参与者（n=400）。健康参与者通过在纽约和丹佛的社区广告招募。一项可选的研究组成部分采用手机应用程序、数字吸入器监测器和家庭数字峰流速仪，将提供有关社区中药物使用和肺功能的数据，并利用地理位置数据收集影响哮喘的环境数据。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。