交界型大疱性表皮松解症基因型-表型相关性

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦交界型大疱性表皮松解症(JEB)及喉-甲-皮肤综合征的基因型与表型相关性

University Hospital Birmingham NHS Foundation TrustUniversity Hospital Birmingham NHS Foundation Trust
clinicaltrials
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基因组分类Junctional Epidermolysis BullosaLaryngo Onycho Cutaneous Syndrome
Genotype-phenotype Correlation in Junctional Epidermolysis Bullosa

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

交界型大疱性表皮松解症基因型-表型相关性

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦交界型大疱性表皮松解症(JEB)及喉-甲-皮肤综合征的基因型与表型相关性。JEB是一种罕见遗传性皮肤病,因皮肤蛋白基因缺陷导致轻微机械应力下广泛水疱,患者常在出生时或儿童早期发病,严重程度因突变及受累蛋白而异,从婴儿期致死性广泛水疱到轻微局部水疱并存活至成年不等。诊断依靠基因检测并常用于预测临床病程,但基于遗传信息的准确预测并不总是简单直接。数据可用于研究基因型与临床表型的关联,支持遗传咨询与预后评估相关探索(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:交界型大疱性表皮松解症、喉-甲-皮肤综合征。交界型大疱性表皮松解症(JEB)是一种罕见的遗传性皮肤病,皮肤蛋白的基因缺陷导致在轻度机械应力下出现广泛水疱。患者通常在出生时或儿童早期发病,并根据其特定突变及受累蛋白的不同而表现出不同程度的严重性。范围从生命最初几年内出现严重广泛水疱并死亡,到轻微局部水疱并存活至成年。诊断通过基因检测确认,并常用于预测可能的临床病程。然而,从遗传信息做出准确预测并不总是简单直接,因为目前在分子水平上对这些蛋白质和突变的理解尚不完整。

【主题与分类】

主题标签:Junctional Epidermolysis Bullosa、Laryngo Onycho Cutaneous Syndrome。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/NCT04727268

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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

疾病:交界型大疱性表皮松解症、喉-甲-皮肤综合征。交界型大疱性表皮松解症(JEB)是一种罕见的遗传性皮肤病,皮肤蛋白的遗传缺陷导致在轻度机械应力下出现广泛的水疱。患者通常在出生时或幼年早期发病,其严重程度因具体突变及受累蛋白的不同而有所差异。范围从严重的广泛性水疱并在生命最初几年内死亡,到轻微的局限性水疱并可存活至成年。诊断通过基因检测确认,且常用于预测可能的临床病程。然而,从遗传信息中做出准确预测并不总是简单直接,因为目前在分子水平上对这些蛋白质和突变的理解尚不完整。本项目的主要目标是系统收集交界型大疱性表皮松解症(JEB)患者的遗传和临床数据,并探讨参与者的遗传缺陷与疾病严重程度之间是否存在任何关联。

这将有助于建立遗传缺陷与临床特征之间的联系,这对于准确预后、遗传咨询和产前诊断至关重要。本研究还将旨在开发分析流程,利用计算机预测工具研究突变如何影响相应蛋白质的结构和功能。这将增进我们对这些蛋白质功能的理解,并可能部分解释该疾病患者病情严重程度的差异。这还可能有助于识别蛋白质的重要区域,可在后续研究中进一步探究。

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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