特发性炎性肌病与系统性硬化症中间质性肺病自身抗体生物标志物研究数据集(anti-eIF2B抗体)
目的:血清自身抗体对于系统性自身免疫性风湿病(如系统性硬化症(SSc)和多发性/皮肌炎(PM/DM))的早期发现至关重要,在某些情况下还与间质性肺病(ILD)等器官并发症相关

基本信息
资源简介
特发性炎性肌病与系统性硬化症中间质性肺病自身抗体生物标志物研究数据集(anti-eIF2B抗体)
目的:血清自身抗体对于系统性自身免疫性风湿病(如系统性硬化症(SSc)和多发性/皮肌炎(PM/DM))的早期发现至关重要,在某些情况下还与间质性肺病(ILD)等器官并发症相关
Dataset related to the article "Autoantibodies as biomarkers for interstitial lung disease in idiopathic inflammatory myositis and systemic sclerosis: The case of anti-eIF2B antibodies"
【数据集背景】
源站首次发布:2021。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本记录包含与文章《Autoantibodies as biomarkers for interstitial lung disease in idiopathic inflammatory myositis and systemic sclerosis: The case of anti-eIF2B antibodies》相关的数据。目的:血清自身抗体对于系统性自身免疫性风湿病(如系统性硬化症(SSc)和多发性/皮肌炎(PM/DM))的早期发现至关重要,在某些情况下还与间质性肺病(ILD)等器官并发症相关。一个典型例子是最近在 SSc 中检测到的针对真核起始因子 2B(eIF2B)的自身抗体。方法:首先通过间接免疫荧光检测抗核抗体(ANA)模式,对来自 118 例 SSc 患者、8 例多发性/皮肌炎、2 例重叠 SSc/多发性肌炎、4 例未分化结缔组织病(UCTD)和 3 例健康对照的血清进行检测。进一步,我们采用
【主题与分类】
主题标签:自身免疫、皮肌炎、间质性肺病、多发性肌炎、硬皮病、anti-eIF2B抗体。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/record/4518699
使用许可:Restricted Access。
下载信息
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暂未开放公开下载
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源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.4518699
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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:
数据说明
本记录包含与文章“自身抗体作为特发性炎性肌病和系统性硬化症中间质性肺病的生物标志物:以抗eIF2B抗体为例”相关的数据。目的:血清自身抗体对于早期发现系统性自身免疫性风湿病(如系统性硬化症(SSc)和多发性/皮肌炎(PM/DM))至关重要,在某些情况下还与间质性肺病(ILD)等器官并发症相关。抗真核起始因子2B(eIF2B)自身抗体提供了一个典型例子,该抗体最近在SSc中被检测到。方法:首先采用间接免疫荧光法检测118例SSc患者、8例多发性/皮肌炎患者、2例SSc/多发性肌炎重叠患者、4例未分化结缔组织病(UCTD)患者和3例健康对照者的血清抗核抗体(ANA)核型。此外,我们采用蛋白质放射免疫沉淀(IP)和IP-Western Blot检测并确认抗eIF2B抗体。血清学结果进一步与患者的临床特征进行相关性分析。
结果:我们鉴定出3例(2.5%)系统性硬化症(SSc)患者抗eIF2B抗体阳性,而对照血清中未检测到该自身抗体。采用蛋白免疫沉淀法(protein-IP),3例患者均显示38kD蛋白条带,该蛋白为抗eIF2B抗体的抗原靶点,且与间接免疫荧光中的胞质型荧光模式相关。抗eIF2B抗体的存在与间质性肺病(ILD)及弥漫型SSc变异型相关,其中1例合并抗Scl70/topoI抗体。结论:我们的数据证实,一小部分(2.5%)SSc患者可检测到抗eIF2B抗体,且免疫荧光呈胞质阳性染色,该反应性与ILD相关。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




