特发性支气管扩张成人鼻电位差CFTR活性补充文件1
该数据集为特发性支气管扩张成人鼻电位差CFTR活性研究的补充文件1，来源于doi.org，包含Hannover医学院支气管扩张门诊特发性支气管扩张患者的临床元数据与鼻电位差（NPD）数据，属于BE MHH队列
基本信息
资源简介
特发性支气管扩张成人鼻电位差CFTR活性补充文件1
Additional file 1 of CFTR activity in nasal potential difference of adults with idiopathic bronchiectasis
该数据集为特发性支气管扩张成人鼻电位差CFTR活性研究的补充文件1，来源于doi.org，包含Hannover医学院支气管扩张门诊特发性支气管扩张患者的临床元数据与鼻电位差（NPD）数据，属于BE MHH队列。数据集共1个文件，格式为xlsx，发布时间为2026年4月10日，配套论文发表于Respiratory Research。数据可用于分析特发性支气管扩张患者CFTR活性与鼻电位差的关系，以及CFTR相关疾病和上皮钠通道ENaC的研究（来源 figshare，CC BY 许可）。
【数据集背景】
配套论文《CFTR activity in nasal potential difference of adults with idiopathic bronchiectasis》发表于 Respiratory Research（2026），DOI：10.1186/s12931-026-03599-1。项目资助方：Medizinische Hochschule Hannover (MHH) (3118)。源站首次发布：2026-04-10。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：补充文件1。BE MHH队列。就诊于Hannover医学院支气管扩张门诊的特发性支气管扩张患者的临床元数据和NPD数据。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 19.30 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.31975753.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Cell Biology、Genetics、Immunology、Cancer、Science Policy。主题标签：Idiopathic bronchiectasis、CFTR、CFTR-related disorder、Nasal potential difference、Epithelial sodium channel ENaC。本站分类：呼吸道疾病/支气管扩张。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Medicine、Cell Biology、Genetics、Immunology、Cancer、Science Policy。
【获取与许可】
源站页面：https://springernature.figshare.com/articles/dataset/Additional_file_1_of_CFTR_activity_in_nasal_potential_difference_of_adults_with_idiopathic_bronchiectasis/31975753
使用许可：CC BY（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Tümmler, Burkhard; Schulz, Angela; Minso, Rebecca; Alfeis, Nadine; Tamm, Stephanie; Rademacher, Jessica; et al. (2026). Additional file 1 of CFTR activity in nasal potential difference of adults with idiopathic bronchiectasis. figshare. Dataset
下载信息
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源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.31975753
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 19.3 KB。
数据说明
补充文件1. BE MHH队列。在汉诺威医学院支气管扩张门诊就诊的特发性支气管扩张患者的临床元数据和NPD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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