非结核分枝杆菌肺病中的黏液纤毛清除遗传性疾病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦非结核分枝杆菌肺病中的黏液纤毛清除遗传性疾病。覆盖的疾病包括囊性纤维化、假性低醛固酮症、非结核分枝杆菌感染、慢性肉芽肿病和原发性纤毛运动障碍

National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI)National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI)
clinicaltrials
浏览 7
基因组Cystic FibrosisPseudohypoaldosteronismNontuberculous Mycobacterial InfectionChronic Granulomatous DiseasePrimary Ciliary Dyskinesia
Genetic Disorders of Mucociliary Clearance in Nontuberculous Mycobacterial Lung Disease

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

非结核分枝杆菌肺病中的黏液纤毛清除遗传性疾病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦非结核分枝杆菌肺病中的黏液纤毛清除遗传性疾病。覆盖的疾病包括囊性纤维化、假性低醛固酮症、非结核分枝杆菌感染、慢性肉芽肿病和原发性纤毛运动障碍。源站描述指出,非结核分枝杆菌是普遍存在的环境微生物,与人类疾病日益相关,常累及肺部,绝经后白人女性似乎尤其易出现外周结节和支气管扩张,且与囊性纤维化和原发性纤毛运动障碍等遗传性黏液纤毛清除疾病存在相当程度的重叠。该数据可用于相关疾病关联与遗传机制研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:囊性纤维化、假性低醛固酮症、非结核分枝杆菌感染、慢性肉芽肿病、原发性纤毛运动障碍。背景:非结核分枝杆菌(NTM)是普遍存在的环境微生物,与人类疾病的关联日益增多,通常累及肺部。绝经后白人女性似乎尤其易患与这些微生物相关的外周结节和扩张气道(支气管扩张)。这些女性具有比年龄和性别匹配的对照者更高更瘦的显著身体特征,但未发现可识别的系统性免疫缺陷。然而,与囊性纤维化(CF)和原发性纤毛运动障碍(PCD)等黏液纤毛清除遗传性疾病存在相当程度的重叠。黏液纤毛清除遗传性疾病联盟(GDMCC)是10个

【主题与分类】

主题标签:Cystic Fibrosis、Pseudohypoaldosteronism、Nontuberculous Mycobacterial Infection、Chronic Granulomatous Disease、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/NCT00368446

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:囊性纤维化、假性低醛固酮症、非结核分枝杆菌感染、慢性肉芽肿病、原发性纤毛运动障碍。背景:非结核分枝杆菌(NTM)是普遍存在的环境微生物,与人类疾病的关联日益增多,通常涉及肺部。绝经后白人女性似乎特别易患与这些微生物相关的周围结节和扩张气道(支气管扩张)。这些女性具有与年龄和性别匹配的对照组相比更高更瘦的独特身体特征,但未发现可识别的系统性免疫缺陷。然而,与囊性纤维化(CF)和原发性纤毛运动障碍(PCD)等黏液纤毛清除遗传性疾病存在相当大的重叠。黏液纤毛清除遗传病联盟(GDMCC)是罕见病临床研究网络中的10个联盟之一,该网络根据2002年《罕见病法案》成立,隶属于罕见病办公室,并与NCRR、NICHD、NINDS、NIAMS、NIDDK、NHLBI合作。

GDMCC由5个地理上分散的临床研究中心组成,旨在研究涉及气道黏液分泌物清除缺陷(即“黏液纤毛清除功能缺陷”)的罕见疾病。这些中心将合作开展针对黏液纤毛清除功能受损患者的诊断、遗传及其他研究,这些损伤包括原发性纤毛运动障碍(PCD)、变异型囊性纤维化(CF)和假性低醛固酮血症(PHA)。这些研究同样适用于那些气道清除功能改变可能起主要或辅助作用的疾病,如非结核分枝杆菌肺病、慢性肉芽肿病和高IgE综合征。PCD、CF和PHA等疾病反映了气道宿主防御的遗传缺陷,通常导致气道慢性感染。患有这些传导气道和鼻窦疾病的患者往往诊断延迟(或诊断错误),因为诊断测试并不容易获得。这些患者的管理也可能不尽理想。

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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