皮肤红斑狼疮患者对anifrolumab治疗反应预测因素的前瞻性队列研究（57例患者）- 补充材料

数据集获取

源站：https://data.mendeley.com/datasets/mhh3d9m7tn

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

该数据集是一个医学研究数据集，源自一项针对57名皮肤红斑狼疮（CLE）患者的前瞻性队列研究，旨在分析患者对anifrolumab（一种单克隆抗体药物）治疗反应的预测因素。数据集包含多项临床和生物学特征数据，具体有：患者开始使用anifrolumab时的临床与生物特征（Table S1）、与治疗6个月后达到CLASI-70（皮肤狼疮疾病面积和严重程度指数改善70%）反应相关的因素（Table S2）、根据皮肤受累情况统计的药物保留率（Figure S3）、治疗中止率与不良事件（Table S4）、个体治疗中止原因（Table S5）以及用于评估干扰素基因特征的材料与方法（Supplementary materials S6）。数据来源于真实患者的临床观察记录，主要应用于皮肤免疫学、风湿病学和精准医疗领域，用于识别影响anifrolumab疗效的生物标志物和临床特征，以优化皮肤红斑狼疮的治疗策略。

数据加载示例（表格/文本类）

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))