基本信息

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时间序列

创建/更新时间

2026-10-23

资源简介

转化生长因子β在狼疮性肾炎肾活检中的表达作用

该数据集英文名为 The Role of Transforming Growth Factor- Beta (TGF- β) Expression in Renal Biopsy of Lupus Nephritis Patients，来源于 clinicaltrials.gov，主题聚焦于狼疮性肾炎（Lupus Nephritis, LN）。狼疮性肾炎是系统性红斑狼疮常见的后果，而肾脏纤维化被认为是持续性免疫介导损伤的终末通路。转化生长因子β（TGF-β）被广泛认为是狼疮性肾炎纤维化过程中的关键参与者。该数据集围绕狼疮性肾炎患者肾活检中 TGF-β 的表达展开，旨在探究 TGF-β 表达在肾活检中的可能作用及其与纤维化、活动性和慢性化指数之间的关系。本站将其归类于泌尿生殖系统疾病 / 其他类别。

【数据集背景】

狼疮性肾炎（LN）是系统性红斑狼疮的常见后果，肾脏纤维化被视为持续性免疫介导损伤的终末通路。在肾纤维化的发生发展中，多种细胞和分子通路被认为发挥关键作用，其中转化生长因子β（TGF-β）信号通路是最重要的主要参与者之一。TGF-β 已被广泛认定为狼疮性肾炎纤维化的关键因素。基于这一背景，研究者希望考察 TGF-β 在肾活检中的表达情况，并分析其与纤维化、活动性和慢性化指数之间的可能关系。

【数据内容】

该数据集围绕狼疮性肾炎患者肾活检中转化生长因子β（TGF-β）的表达这一核心主题组织。根据源站描述，研究关注的核心内容包括 TGF-β 表达在肾活检中的可能作用，以及该表达与纤维化、活动性和慢性化指数之间的关系。数据集的主题标签为 Lupus Nephritis (LN)。关于具体的样本量、变量字段、观测指标数值、随访时间等细节，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中列出的条件为狼疮性肾炎（Lupus Nephritis, LN）。研究由研究者发起，目的在于探究 TGF-β 表达在肾活检中的作用及其与纤维化、活动性和慢性化指数的关系。关于具体的采集地点、采集时间范围、纳入与排除标准、样本采集流程等信息，源站未提供。

【适用场景】

基于其主题，该数据集适用于与狼疮性肾炎肾纤维化机制相关的研究场景，例如探讨 TGF-β 信号通路在肾纤维化中的作用、分析肾活检中 TGF-β 表达与纤维化程度的关系，以及考察其与活动性和慢性化指数的关联。也可用于围绕狼疮性肾炎疾病进展与终末通路的研究背景梳理。关于该数据集在其他具体应用场景中的适用性，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据获取方式、访问格式、字段说明、分析流程或配套工具等。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量、完整性、准确性、偏倚控制或样本代表性的具体说明。该数据集基于 clinicaltrials.gov 的源站描述，其内容范围以狼疮性肾炎患者肾活检中 TGF-β 表达及其与纤维化、活动性和慢性化指数的关系为核心；除此之外的质量指标与使用限制，源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用格式、许可条款或使用授权说明。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT07823556

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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/NCT07823556

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。

数据说明

疾病：狼疮性肾炎（LN）。狼疮性肾炎（LN）是系统性红斑狼疮的常见后果，而肾纤维化被认为是持续性免疫介导损伤的终末通路。转化生长因子β（TGF-β）被公认为LN纤维化的关键因素。大量细胞和分子通路被认定为肾纤维化发展的关键因素，其中参与肾纤维化最重要的主要因素之一是转化生长因子-β（TGF-β）信号通路。本研究旨在探讨TGF-β在肾活检中的表达及其与纤维化、活动性和慢性指数之间关系的可能作用。

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