DCP(RaDiCo队列)(RaDiCo-DCP)

源站描述涵盖 PCD 的纤毛结构与功能异常、遗传异质性、上呼吸道反复感染(鼻窦炎)与下呼吸道感染(支气管炎)及其进展为鼻息肉和支气管扩张、约半数病例伴内脏侧化缺陷(Kartagener 综合征)、男性不育较女性更常见等临床特征

Institut National de la Santé Et de la Recherche Médicale, FranceInstitut National de la Santé Et de la Recherche Médicale, France
clinicaltrials
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基因组Primary Ciliary Dyskinesia
DCP (RaDiCo Cohort) (RaDiCo-DCP)

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

DCP(RaDiCo队列)(RaDiCo-DCP)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Primary Ciliary Dyskinesia(PCD)这一罕见常染色体隐性呼吸系统疾病。源站描述涵盖 PCD 的纤毛结构与功能异常、遗传异质性、上呼吸道反复感染(鼻窦炎)与下呼吸道感染(支气管炎)及其进展为鼻息肉和支气管扩张、约半数病例伴内脏侧化缺陷(Kartagener 综合征)、男性不育较女性更常见等临床特征。数据可用于 PCD 相关研究,但源站未提供样本量、字段结构、采集时间与使用许可等具体信息(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Primary Ciliary Dyskinesia。Primary Ciliary Dyskinesias(PCD)是一种罕见的常染色体隐性呼吸系统疾病,由纤毛结构和/或功能异常相关的黏液纤毛清除缺陷所致。已发现的纤毛异常种类繁多,反映了 PCD 的遗传异质性。目前涉及的约三十个基因可解释约半数患者的病理。PCD 的特征是上呼吸道(鼻窦炎)和下呼吸道(支气管炎)的反复感染,始于儿童早期,并分别进展为鼻息肉病和支气管扩张。半数病例存在器官侧化缺陷(内脏反位),对应 Kartagener 综合征。男性不育(精子不动)比女性(流产和输卵管妊娠)更常见。约三分之一

【主题与分类】

主题标签:Primary Ciliary Dyskinesia。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05951478

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05951478

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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。

数据说明

疾病:原发性纤毛运动障碍。原发性纤毛运动障碍(PCD)是一种罕见的常染色体隐性遗传呼吸系统疾病,由纤毛结构和/或功能异常相关的黏液纤毛清除功能缺陷所致。已发现的纤毛异常种类繁多,反映了PCD的遗传异质性。目前涉及的约三十个基因可解释约半数患者的病理机制。PCD的特征是自上呼吸道(鼻窦炎)和下呼吸道(支气管炎)的反复感染,始于儿童早期,并分别进展为鼻息肉病和支气管扩张。半数病例存在器官侧化缺陷(内脏反位),对应于Kartagener综合征。男性不育(精子不动)较女性(流产和输卵管妊娠)更为常见。约三分之一患者进展为呼吸衰竭。识别PCD特异性的严重程度预测因素将改善患者管理。评估PCD患者的生活质量也很重要,尤其是在耳鼻喉科方面。

目前,来自现患患者的数据已整合到三个独立且互补的数据库中:“e-RespiRare”数据库、“DCP Cils”数据库和“DCP genes”数据库。因此,第一步是构建RaDiCo-DCP数据库,该数据库将纳入确诊为PCD的现患和新增患者的数据。该队列旨在改善PCD患者的常规护理,特别是通过揭示严重程度的预测因素,实现早期和个性化护理,评估社会影响(生活质量)以及耳鼻喉损害和成人不孕症的医疗状况,并精细刻画纤毛表型。该研究还旨在寻找新的DCP基因,并开展基因型/表型相关性研究。

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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