伴头颈部受累特应性皮炎的MYCobiome分析

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦伴头颈部受累的特应性皮炎(Atopic Dermatitis)患者头颈部区域的真菌组(mycobiome)分析

Assistance Publique - Hôpitaux de ParisAssistance Publique - Hôpitaux de Paris
clinicaltrials
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其他分类Atopic Dermatitis
MYCobiome Analysis in Atopic Dermatitis With Head and Neck Involvement

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

伴头颈部受累特应性皮炎的MYCobiome分析

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦伴头颈部受累的特应性皮炎(Atopic Dermatitis)患者头颈部区域的真菌组(mycobiome)分析。研究纳入30名成人特应性皮炎患者与15名健康对照,患者按皮损部位和体表面积分为全身性AD伴头颈部受累组和头颈部AD组,另设健康对照组。数据可用于探索特应性皮炎患者与健康人群在头颈部真菌组成上的差异,支持疾病分型、微生物组特征比较及相关分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:特应性皮炎。本研究旨在对30名伴头颈部受累的成人特应性皮炎患者与15名健康对照的头颈部区域进行真菌组分析。患者和参与者将在12个月内从2个中心招募:Hôpital Tenon AP-HP(Pr A Soria)和CHU Lille(Pr D Staumont-Sallé)。患者将根据特应性皮炎累及的部位和体表面积分为2个亚组; 第1组:全身性AD,定义为AD皮损累及大于或等于50%的总体表面积并伴头颈部受累。(15名患者) 第2组:头颈部AD(HNAD),定义为AD累及至少80%的头颈部区域,伴或不伴头颈部以外AD受累但小于20%的总体表面积。(15名患者)第3组:无慢性皮肤病的健康对照。健康对照将招募

【主题与分类】

主题标签:Atopic Dermatitis。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06455891

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    • 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

条件:特应性皮炎。本研究旨在对30名患有特应性皮炎的成人头颈部区域的真菌组进行分析,并与15名健康对照者进行比较。患者和参与者将在12个月内从2个中心招募:Hôpital Tenon AP-HP(A Soria教授)和CHU Lille(D Staumont-Sallé教授)。患者将根据特应性皮炎累及的部位和体表面积分为2个亚组;* 第1组:泛发性特应性皮炎,定义为特应性皮炎皮损累及≥50%的总体表面积,并伴有头颈部受累。(15名患者)* 第2组:头颈部特应性皮炎(HNAD),定义为特应性皮炎累及至少80%的头颈部区域,伴或不伴头颈部以外区域的特应性皮炎受累,但累及面积<20%的总体表面积。(15名患者)第3组:无慢性皮肤病的健康对照者。健康对照者将从我们科室在急性事件缓解后因药物过敏接受检查的非特应性患者中招募。

(15名健康对照)在咨询框架内,将进行医学检查与临床评估,采集非侵入性皮肤微生物群样本(3x2皮肤ESwab拭子),并额外采集一份血液样本(35 mL),用于先天性和适应性免疫应答研究(参见研究流程图,概述研究时间安排)。对于每位患者,参与研究在完成拭子和血液样本采集后即告结束。无计划进行随访。患者参与时间最多为1天。皮肤样本将用于通过培养、MALDI-TOF及NGS分析研究真菌组,血液样本将用于研究先天性和适应性免疫应答。

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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