隐性营养不良型大疱性表皮松解症异基因干细胞移植数据集
该数据集来源于 clinicaltrials.gov,主题为隐性营养不良型大疱性表皮松解症(RDEB)的异基因干细胞移植(ALLOSCT)

基本信息
资源简介
隐性营养不良型大疱性表皮松解症异基因干细胞移植数据集
该数据集来源于 clinicaltrials.gov,主题为隐性营养不良型大疱性表皮松解症(RDEB)的异基因干细胞移植(ALLOSCT)。源站描述涵盖大疱性表皮松解症(EB)作为罕见遗传性皮肤病的流行病学背景,包括美国约每 2 万人中 1 例的患病率、三种主要亚型(EBS、JEB、DEB)以及 RDEB 约占所有 EB 10% 的分布情况,并提及已报道的临床表型、突变基因和获得性自身免疫形式。数据集可用于了解 RDEB 疾病特征及异基因干细胞移植相关研究背景(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:大疱性表皮松解症。大疱性表皮松解症(EB)是一组遗传性皮肤病,被视为罕见病和孤儿病,在美国约每 20,000 人中影响 1 人,累计总数接近 20,000 人[1-4]。遗传性 EB 有三个主要亚型,包括单纯型 EB(EBS)、交界型 EB(JEB)和营养不良型 EB[1-4]。RDEB 属于最严重的类型之一,约占所有 EB 形式的 10%[1-4]。粗略估计,目前美国有数千名 RDEB 患者。不同 EB 亚型中已报道多达 30 种不同的临床表型和至少 10 个结构基因的突变[4-8]。除遗传性 EB 亚型外,还有一种获得性自身免疫形式,患者会产生针对遗传性 EB 相似蛋白的自身抗体。
【主题与分类】
主题标签:Epidermolysis Bullosa。本站分类:皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00881556
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00881556
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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:大疱性表皮松解症。大疱性表皮松解症(EB)是一组多样化的遗传性皮肤病,被视为罕见病和孤儿病,在美国约每20,000人中影响1人,累计总数接近20,000人[1-4]。遗传性EB有三大亚型,包括单纯性EB(EBS)、交界性EB(JEB)和营养不良性EB[1-4]。RDEB是最严重的类型之一,约占所有EB形式的10%[1-4]。据此粗略估计,目前美国有数千名RDEB患者。据报道,EB不同亚型中已发现多达30种不同的临床表型以及至少10个结构基因的突变[4-8]。除遗传性EB亚型外,还有一种获得性自身免疫形式,患者会产生针对遗传性营养不良性EB相似蛋白的自身抗体,包括获得性大疱性表皮松解症(EBA)。
我们此前已报告了在儿童AlloSCT受者中使用BFA进行RIC的经验[48](平均年龄9.5岁[1.4-21],男/女11/4,非恶性疾病10例,恶性疾病5例,[6例同胞供者,5例UCB,5例相合无关供者]);ANC≥500/mm³和血小板计数≥20K/mm³的中位时间分别为22天和30天。第+180天和第365天供者嵌合率的概率为90%(图7),OS为95%(图8)。因此,该预处理方案可实现高度的供者嵌合率和生存率,且方案相关死亡率极低。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




