California与Malawi角膜感染患者眼表抗菌药物耐药基因比较
该数据集来自search.dataone.org,比较California与Malawi角膜感染患者眼表的抗菌药物耐药基因

基本信息
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California与Malawi角膜感染患者眼表抗菌药物耐药基因比较
Comparison of antimicrobial resistance genes on the ocular surface of patients with corneal infections in California and Malawi
该数据集来自search.dataone.org,比较California与Malawi角膜感染患者眼表的抗菌药物耐药基因。源站描述显示,Malawi参与者眼表大环内酯类耐药突变占58%(95% CI 44-71%),San Francisco占32%(95% CI 20-46%);氨基糖苷类耐药基因在Malawi占58%(95% CI 44-71%),San Francisco占21%(95% CI 12-35%)。耐药与部分患者较差的视力结局相关。基于RNA-seq,眼表耐药基因突变在感染性角膜炎患者中常见,可用于耐药监测与抗生素管理相关探索(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Unive。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:眼表的抗菌药物耐药(AMR)决定因素可能导致治疗反应不佳。结果:导致大环内酯类耐药的突变存在于Malawi参与者眼表的58%(95% CI 44至71%)和San Francisco参与者的32%(95% CI 20至46%)。氨基糖苷类耐药基因在眼表也常见,Malawi的患病率为58%(95% CI 44至71%),San Francisco为21%(95% CI 12至35%)。AMR与一部分患者较差的视力结局相关。结论:根据RNA-seq测定,眼表AMR基因突变在感染性角膜炎患者中常见。监测对于感染性角膜炎的治疗选择以及为抗生素管理提供指导可能很重要。,一项眼表AMR决定因素的探索性比较分析,作为
【主题与分类】
主题标签:Keratitis、Antibiotics、Antibiotic resistance、Eye infections。本站分类:眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aaff5a2ef6eeb55bdbc59581a9b013e8390aa2a2125d11a21e8ac831b7233cb32
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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- OpenDataLab:
数据说明
背景:眼表面的抗菌药物耐药(AMR)决定因素可能导致治疗反应不佳。结果:在马拉维,58%(95% CI 44至71%)的参与者眼表面存在赋予大环内酯类耐药性的突变;在旧金山,这一比例为32%(95% CI 20至46%)。氨基糖苷类耐药基因在眼表面也较为常见,马拉维的流行率为58%(95% CI 44至71%),旧金山为21%(95% CI 12至35%)。在一部分患者中,AMR与较差的视力结局相关。结论:根据RNA-seq的测定结果,眼表面AMR基因突变在感染性角膜炎患者中较为常见。
监测对于感染性角膜炎的治疗选择可能很重要,同时也可为抗生素管理提供指导。研究人员进行了一项探索性比较分析,通过RNA测序(RNA-seq)测定眼表抗菌药物耐药(AMR)决定因素,研究对象为在美国加利福尼亚州旧金山加利福尼亚大学旧金山分校Proctor Medical Clinic以及马拉维布兰太尔Kamuzu College of Health Sciences眼科系Queen Elizabeth Central Hospital就诊的角膜炎感染患者。所有患者均接受了眼表三个部位的拭子采样:角膜和双侧结膜。# 加利福尼亚和马拉维角膜感染患者眼表抗菌药物耐药基因的比较 数据集DOI:10.5061/dryad.6t1g1jx9s ## 数据和文件结构说明 在UCSF和Kamuzu College of Health Sciences眼科系Queen Elizabeth Central Hospital就诊并签署知情同意书的感染性角膜炎患者接受了检查并进行了样本采集。从患眼角膜获取的拭子被制备用于RNA-seq。
文件与变量 #### 文件:CAPRICORN_Malawi_UCSF_counts_cpm_per_patient_AMR_classes.csv 描述:
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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