CYP2D6*10基因突变对老年患者羟考酮围术期精准镇痛的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07484867

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：疼痛、肺结节、羟考酮。CYP2D6是P450的一个亚家族，其基因具有高度多态性，可影响酶活性的转化。CYP2D6参与吗啡、曲马多、可待因、羟考酮等阿片类药物的代谢。根据等位基因突变，CYP2D6个体被预测具有不同的表型：弱代谢者（PM）、中间代谢者（IM）、正常代谢者（NM）和超快代谢者（UM）。本研究的数据支持CYP2D6指导的疼痛治疗的潜在益处，即使用抑制剂降低CYP2D6代谢活性，减少过多代谢产物的产生，并避免毒性和不良反应。羟考酮是一种μ-阿片受体激动剂。多项研究发现，CYP2D6活性的显著遗传变异影响羟考酮的转化。基因多态性通过影响CYP2D6的酶活性，显著影响羟考酮的代谢和消除，从而影响其镇痛效果。

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。