t6A 生物标志物用于新生儿细菌感染检测

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项双中心研究,旨在评估新型生物标志物 N6-threonylcarbamoyladenosine(t6A)对新生儿早发型败血症(EOS)早期诊断的效果

Salzburger LandesklinikenSalzburger Landeskliniken
clinicaltrials
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蛋白质分类SepsisNewborn SepsisBiomarker Discovery
T6A Biomarker for Detection of Bacterial Infection in Newborn Infants

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

t6A 生物标志物用于新生儿细菌感染检测

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项双中心研究,旨在评估新型生物标志物 N6-threonylcarbamoyladenosine(t6A)对新生儿早发型败血症(EOS)早期诊断的效果。研究关注有细菌感染风险的新生儿,尤其是早产儿,因现有血培养及 CRP、PCT、IL-6 等标志物在早期检测和特异性上存在局限。研究假设疑似 EOS 新生儿的 t6A 水平会快速升高,从而可与非 EOS 新生儿区分。数据可用于新生儿败血症早期识别与生物标志物分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:败血症、新生儿败血症、生物标志物发现。这项双中心研究旨在评估一种新生物标志物 N6-threonylcarbamoyladenosine(t6A)对新生儿早发型败血症(EOS)早期诊断的效果。背景:EOS 是新生儿尤其是早产儿的重大关切,死亡率高。当前诊断方法如血培养因临床表现非特异和周转时间慢而存在局限。现有生物标志物如 C-reactive protein(CRP)、procalcitonin(PCT)和 Interleukin-6(IL-6)在早期检测和特异性方面也存在局限。目的:促进对有细菌感染风险新生儿在第一天 EOS 的早期诊断。假设:疑似 EOS 新生儿的 t6A 水平会快速升高,从而可早期且精确地与无 EOS 新生儿区分。

【主题与分类】

主题标签:Sepsis、Newborn Sepsis、Biomarker Discovery。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07670624

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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:脓毒症、新生儿脓毒症、生物标志物发现。这项双中心研究旨在评估一种新生物标志物N6-苏氨酰氨甲酰腺苷(t6A)在新生儿早发型脓毒症(EOS)早期诊断中的效能。背景:EOS是新生儿,尤其是早产儿面临的重大问题,死亡率高。目前的诊断方法,如血培养,由于临床表现非特异和周转时间慢而存在局限性。现有的生物标志物如C反应蛋白(CRP)、降钙素原(PCT)和白介素-6(IL-6)在早期检测和特异性方面也存在局限。目的:促进对有细菌感染风险的新生儿在出生第一天EOS的早期诊断。假设:疑似EOS的新生儿中t6A水平将迅速升高,从而能够从非EOS新生儿中早期且精确地识别。循环t6A将显示出比现有生物标志物如PCT、CRP和IL-6更高的诊断准确性(阳性和阴性预测值)。

方法:这将是一项开放标签的前瞻性队列双中心研究,在奥地利萨尔茨堡私立医科大学与波兰弗罗茨瓦夫医科大学合作开展,并与奥地利维也纳AUVA合作研究中心的路德维希·玻尔兹曼创伤学研究所协作。研究人群:因疑似细菌感染或常规筛查而需要血液检测的新生儿,符合特定纳入标准且其照护者提供知情同意。排除标准包括拒绝参与或当前正在接受抗生素治疗。对照组:50名因其他原因(如甲状腺激素检测)接受常规血液检测的健康新生儿。数据收集:在出生后24小时内的常规患者护理期间,通过足跟采血收集血样(20微升,使用Neoteryx®微量采样试剂盒)。同时收集临床和血液值数据。样本将进行t6A、CBC、CRP、PCT和IL分析。

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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