为卵巢功能障碍、早发性卵巢功能不全及临床指征性腺切除风险人群进行的性腺组织冷冻保存
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于为存在卵巢功能障碍、早发性卵巢功能不全及临床指征性腺切除风险的人群开展性腺组织冷冻保存研究

基本信息
资源简介
为卵巢功能障碍、早发性卵巢功能不全及临床指征性腺切除风险人群进行的性腺组织冷冻保存
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于为存在卵巢功能障碍、早发性卵巢功能不全及临床指征性腺切除风险的人群开展性腺组织冷冻保存研究。覆盖对象包括 Turner Syndrome、半乳糖血症、月经初潮后近期出现早发性卵巢功能不全的青少年,以及与 POI 和卵巢储备功能减退相关且存在卵巢刺激禁忌或对刺激无反应的儿童/青少年,还包括性特征变异(VSD 或 DSD)人群,如携带 Y 染色体物质的 Turner Syndrome 患者及需高风险性腺毒性治疗者。数据可用于评估性腺组织冷冻保存在生育力保存中的可行性与相关临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:Turner Syndrome、月经初潮后青少年、卵巢功能障碍、半乳糖血症、性特征变异、性发育差异。研究描述:性腺组织冷冻保存将在以下人群中评估:Turner Syndrome、半乳糖血症、近期发生早发性卵巢功能不全的月经初潮后青少年,以及与 POI 相关并伴有卵巢储备功能减退(DOR)且存在卵巢刺激禁忌的儿童/青少年,以及对卵巢刺激无反应的卵巢储备功能减退者,还有性特征变异(VSD 或性发育差异,DSD)个体,包括携带 Y 染色体物质的 Turner Syndrome 患者以及需要高风险性腺毒性治疗的患者。目标:主要目标:在初步评估数量及 qu
【主题与分类】
主题标签:Turner Syndrome、Post-menarcheal Adolescents、Ovarian Disfunction、Galactosemia、Variations in Sex Characteristics、Differences in Sex Development。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04948658
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04948658
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:特纳综合征、月经初潮后青少年、卵巢功能障碍、半乳糖血症、性特征变异、性发育差异。研究描述:将对特纳综合征、半乳糖血症、近期发生早发性卵巢功能不全的月经初潮后青少年、与早发性卵巢功能不全相关且伴有卵巢储备功能减退(DOR)且存在卵巢刺激禁忌症的儿童/青少年,以及对卵巢刺激无反应的卵巢储备功能减退者,以及性特征变异(VSD或性发育差异,DSD)个体,包括伴有Y染色体物质的特纳综合征患者和需要高风险性腺毒性治疗的患者,进行性腺组织冷冻保存评估。目的:主要目的:在初步评估卵泡/配子的数量和质量后,将利用剩余组织进行研究,探讨所纳入疾病中卵泡/配子丢失的机制。a.
我们将对研究参与者采集的组织以及心肺支持下的尸体器官捐献者的卵巢进行下一代测序。此外,部分接受性腺毒性治疗患者的卵巢组织将作为对照。假设:来自患有这些疾病的个体性腺组织的下一代测序结果将与对照组存在显著差异。这些差异可能有助于进一步提出关于这些疾病患者卵泡丢失和/或功能障碍潜在机制的假设。次要目标:本方案旨在评估性腺组织冷冻保存(GTC)用于生育力保存的可行性(指基于新鲜性腺组织的解剖学、组织学和生理学以及冷冻和解冻后效果,对未来生育力的合理预期),适用于因潜在遗传疾病(包括特纳综合征或半乳糖血症)而性腺功能丧失风险增加的儿童,以及近期
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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