COVID-19 易感性与表现遗传学研究
研究假设遗传因素是重症易感性的部分解释机制，采用表型极端法快速纳入重症与轻症患者，通过基因组测序和 SNP chip 分析，结合罕见与常见变异策略，并涉及 B 和 T 细胞受体分析，以识别与宿主疾病易感性相关的胚系和体细胞变异，并将表型极端与遗传变异相关联
基本信息
资源简介
COVID-19 易感性与表现遗传学研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦 COVID-19 与 Coronavirus 2019 的遗传易感性和临床表现差异。研究假设遗传因素是重症易感性的部分解释机制，采用表型极端法快速纳入重症与轻症患者，通过基因组测序和 SNP chip 分析，结合罕见与常见变异策略，并涉及 B 和 T 细胞受体分析，以识别与宿主疾病易感性相关的胚系和体细胞变异，并将表型极端与遗传变异相关联。数据可用于探索 COVID-19 重症风险的遗传基础（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：COVID-19，Coronavirus 2019。当前 SARS-CoV-2 大流行对公共卫生构成严峻挑战。感染 SARS-CoV-2 的个体症状表现差异极大，从完全无症状到迅速恶化的终末期肺病。重症易感性背后的解释机制仍不清楚。我们假设潜在的遗传因素至少能部分解释这一现象。我们旨在采用表型极端法，快速确定重症和轻症 COVID-19 患者以进行基因组研究，识别可能在宿主疾病易感性中发挥作用的胚系和体细胞变异，并将这些表型极端与遗传变异相关联。我们将同时采用罕见和常见变异策略，使用基因组测序和 SNP chip 分析以及 B 和 T 细胞受体研究。
【主题与分类】
主题标签：COVID-19、Coronavirus 2019。本站分类：呼吸系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04371432
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04371432
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
病情：COVID-19，即2019冠状病毒病。当前SARS-CoV-2大流行给公共卫生带来了严峻挑战。感染SARS-CoV-2的个体症状表现极为多样，从完全无症状到迅速恶化的终末期肺病不等。导致个体对重症易感性的解释机制仍不清楚。我们假设，潜在的遗传因素至少能部分解释这一现象。我们的目标是通过表型极端法，迅速确定重症和轻症COVID-19患者，进行基因组探究，以识别可能在宿主对疾病易感性中起作用的生殖系和体细胞变异，并将这些表型极端与遗传变异相关联。我们将采用罕见变异和常见变异两种研究策略，同时运用基因组测序、SNP芯片分析以及B细胞和T细胞受体库的探究。
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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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。千方医数集依托三甲直采网络，提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
