B族链球菌人感染模型方法优化研究（TIMING）
该数据集来自英国和乌干达开展的一项B族链球菌（GBS）人感染模型方法优化研究，旨在调查GBS直肠阴道定植及血清和阴道GBS荚膜多糖特异性抗体的纵向变化
基本信息
资源简介
B族链球菌人感染模型方法优化研究（TIMING）
opTImisation of Methods for a human INfection model for Group B streptococcus (TIMING)
该数据集来自英国和乌干达开展的一项B族链球菌（GBS）人感染模型方法优化研究，旨在调查GBS直肠阴道定植及血清和阴道GBS荚膜多糖特异性抗体的纵向变化。研究在两个国家各筛查250名女性，并对符合条件者每2周采样一次、持续12周，最终每个国家纳入50名GBS定植和50名未定植女性。数据可用于GBS定植动态、黏膜免疫与抗体水平关联等分析（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2024。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：本研究调查了GBS直肠阴道定植、血清和阴道GBS荚膜多糖（CPS）特异性抗体水平的纵向变化。将在英国和乌干达招募女性进行GBS筛查（每个站点250人）。在筛查时，将征得女性同意采集阴道和直肠拭子以评估GBS携带情况，并按照当地常规做法进行无症状性传播感染筛查。在英国和乌干达，该筛查都将检测衣原体、淋病、阴道毛滴虫、细菌性阴道病、念珠菌以及梅毒、HIV和乙型及丙型肝炎。筛查后符合全部纳入标准者将被邀请参加采样研究，直至每个队列达到招募目标：每个国家50名GBS定植女性和50名GBS未定植女性。被招募的女性在12周内每2周采样一次。
【主题与分类】
主题标签：Disease surveillance。本站分类：消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://sgul.figshare.com/articles/dataset/opTImisation_of_Methods_for_a_human_INfection_model_for_Group_B_streptococcus_TIMING_/26869435
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
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://doi.org/10.24376/rd.sgul.26869435
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
本研究探讨了GBS直肠阴道定植、血清和阴道GBS荚膜多糖(CPS)特异性抗体水平的纵向变化。将在英国和乌干达招募女性进行GBS筛查(每个站点250人)。在筛查时，将征得女性同意采集阴道和直肠拭子以评估GBS携带情况，并按照当地常规做法进行无症状性传播感染筛查。在英国和乌干达，该筛查将检测沙眼衣原体、淋病奈瑟菌、阴道毛滴虫、细菌性阴道病、念珠菌以及梅毒、HIV和乙型及丙型肝炎。筛查后符合全部纳入标准者将被邀请参加采样研究，直至每个队列达到招募目标：每个国家50名GBS定植女性和50名GBS未定植女性。入选女性在12周内每2周采样一次。从直肠阴道拭子中分离GBS菌株，并通过聚合酶链反应进行血清分型。采用Luminex法测定CPS特异性血清和阴道免疫球蛋白G(IgG)及鼻腔免疫球蛋白A(IgA)，采用ELISA法测定总IgG/A。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
