疟疾宿主病原体中心实验06：恒河猴感染诺氏疟原虫子孢子急性原发感染的临床、血液学、寄生虫学、组学、遥测和组织病理学指标整合数据集
该数据集来自 Malaria Host Pathogen Center Experiment 06，以恒河猴（Macaca mulatta）感染诺氏疟原虫（Plasmodium knowlesi）子孢子为模型，产生并整合急性原发感染的临床、血液学、寄生虫学、组学、遥测和组织病理学指标
基本信息
资源简介
疟疾宿主病原体中心实验06：恒河猴感染诺氏疟原虫子孢子急性原发感染的临床、血液学、寄生虫学、组学、遥测和组织病理学指标整合数据集
Malaria Host Pathogen Center Experiment 06: Macaca mulatta infected with Plasmodium knowlesi sporozoites to produce and integrate clinical, hematological, parasitological, omics, telemetric, and histopathological measures of acute primary infection.
该数据集来自 Malaria Host Pathogen Center Experiment 06，以恒河猴（Macaca mulatta）感染诺氏疟原虫（Plasmodium knowlesi）子孢子为模型，产生并整合急性原发感染的临床、血液学、寄生虫学、组学、遥测和组织病理学指标。数据包含高通量测序表达谱，样本平台为 GPL25695，共 5850 个特征，文件为 GSE127079_series_matrix.txt.gz。可用于研究疟疾宿主-寄生虫动态、急性原发感染的分子与表型特征，以及血液及造血器官相关疾病机制（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Feb 25 201。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：本项目是疟疾宿主-病原体相互作用中心（MaHPIC）的一部分——这是一个跨学科的疟疾系统生物学研究项目，最初由 NIH/NIAID 合同（# HHSN272201200031C，2012-2017；见 继续得到美国国防高级研究计划局（DARPA）及其他方面的支持。MaHPIC 产生多种数据类型（例如临床、血液学、寄生虫学、代谢组学、功能基因组学、脂质组学、蛋白质组学、免疫反应、遥测）和数学模型，以迭代测试和提出与非人灵长类（NHPs）疟疾过程中复杂宿主-寄生虫动态相关的假设，并通过与在疟疾流行国家开展临床研究的研究者合作获得代谢组学数据，其总体目标是更好地理解人类疾病、病理
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签：GPL25695、5850。本站分类：血液及造血器官疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE127079
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 13 202，引用时请注意版本时效。
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源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE127079
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- 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
本项目是疟疾宿主-病原体相互作用中心（MaHPIC）的一部分——这是一个跨学科的疟疾系统生物学研究项目，最初由NIH/NIAID合同（# HHSN272201200031C，2012-2017；见http://www.systemsbiology.emory.edu）资助。MaHPIC在国防高级研究计划局（DARPA）及其他机构的支持下持续开展。MaHPIC产生多种数据类型（例如临床、血液学、寄生虫学、代谢组学、功能基因组学、脂质组学、蛋白质组学、免疫反应、遥测）和数学模型，以迭代测试和提出与非人灵长类（NHPs）疟疾过程中复杂宿主-寄生虫动力学相关的假设，并通过与在疟疾流行国家开展临床研究的研究人员合作获取代谢组学数据，其总体目标是更好地理解人类疾病、发病机制和免疫。所有数据和元数据的策展与维护均由MaHPIC负责。
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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