基于游离DNA的微缺失及其他遗传综合征无创产前检测开发
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦妊娠、分娩和产褥期领域的其他类研究,旨在通过采集受遗传或微缺失/重复综合征影响家庭的三人组样本,开发基于母血中胎儿游离DNA的无创产前检测

基本信息
资源简介
基于游离DNA的微缺失及其他遗传综合征无创产前检测开发
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦妊娠、分娩和产褥期领域的其他类研究,旨在通过采集受遗传或微缺失/重复综合征影响家庭的三人组样本,开发基于母血中胎儿游离DNA的无创产前检测。覆盖条件包括微缺失综合征、21三体、18三体、13三体和性染色体异常。数据可用于探索无创产前检测技术的开发与验证,支持遗传综合征的产前筛查研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:微缺失综合征、21三体、18三体、13三体、性染色体异常。本研究的主要目的是从受遗传或微缺失/重复(MD/D)综合征影响的家庭中采集家庭三人组,以进一步开发基于从母血中分离的胎儿DNA的无创产前检测。为协助检测的开发,我们需要采集其孩子被诊断为遗传或MD/D综合征的女性的血样、该孩子的血样以及其确认未受影响的兄弟姐妹的血样。由于该检测基于Natera的Parental Support™技术,还将要求提供生物学父亲的口腔拭子或血样。一项关于产前微阵列检测的五年研究近期摘要显示,1.6%因常规产前指征就诊的女性具有阳性mi
【主题与分类】
主题标签:Microdeletion Syndromes、Trisomy 21、Trisomy 18、Trisomy 13、Sex Chromosome Abnormalities。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02109770
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/NCT02109770
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:微缺失综合征、21三体综合征、18三体综合征、13三体综合征、性染色体异常。本研究的主要目的是收集受遗传性或微缺失/微重复(MD/D)综合征影响家庭的亲子三联样本,以进一步开发基于从母体血液中分离的胎儿DNA的无创产前检测。为协助检测方法的开发,我们需要采集其子女被诊断为遗传性或MD/D综合征的女性血液样本、该子女的血液样本,以及其经确认未受影响的兄弟姐妹的血液样本。由于该检测基于Natera的Parental Support™技术,还将请求采集生物学父亲的口腔黏膜或血液样本。一项关于产前微阵列检测的五年研究近期摘要显示,因常规产前指征就诊的女性中,有1.6%的微阵列检测呈阳性。随着微缺失和微重复(MD/D)的发生频率现已知道高于既往认知,该领域可能趋向于为所有孕妇提供针对微阵列异常的侵入性检测。
尽管目前针对非整倍体的无创产前检测已应用于临床,但显而易见的是,针对微缺失/微重复(MD/D)的无创产前检测同样重要。然而,由于向所有孕妇提供微阵列分析作为标准护理尚需时日,获取这些样本变得困难。我们希望将这种无创检测发展为标准护理,以便更少的女性需要接受侵入性检测来诊断微阵列异常。因此,开发新型检测以扩大无创产前筛查范围的需求尚未得到满足。
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。




