异基因造血干细胞移植后HCMV-miRNA监测(PSTM-qPCR)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦异基因造血干细胞移植(allo-HSCT)后人类巨细胞病毒(HCMV)感染与再激活的监测

Ting YANGTing YANG
clinicaltrials
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基因组预测Cytomegalovirus InfectionsHematopoietic Stem Cell TransplantationVirus ReactivationGraft vs Host Disease疫苗编码
HCMV-miRNA Monitoring After Allogeneic Hematopoietic Stem Cell Transplantation Using PSTM-qPCR

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

异基因造血干细胞移植后HCMV-miRNA监测(PSTM-qPCR)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦异基因造血干细胞移植(allo-HSCT)后人类巨细胞病毒(HCMV)感染与再激活的监测。HCMV再激活与非复发死亡、移植物抗宿主病(GVHD)、骨髓抑制及器官特异性疾病相关,影响患者预后。现有标准监测依赖外周血qPCR检测HCMV DNA。数据集涵盖Cytomegalovirus Infections、Hematopoietic Stem Cell Transplantation、Virus Reactivation、Graft vs Host Disease等主题,可用于移植后病毒感染监测与预后相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:巨细胞病毒感染、造血干细胞移植、病毒再激活、移植物抗宿主病。异基因造血干细胞移植(allo-HSCT)是血液系统恶性肿瘤和非恶性疾病的一种潜在治愈性治疗。然而,移植后免疫抑制和免疫重建延迟使患者高度易受机会性感染,其中人类巨细胞病毒(HCMV)感染和再激活最为常见且具有重要临床意义。HCMV再激活与增加的非复发死亡率、移植物抗宿主病(GVHD)、骨髓抑制和器官特异性疾病相关,显著影响患者预后。当前标准监测依赖外周血中基于定量聚合酶链反应(qPCR)的HCMV DNA检测。虽然该方法改善了患

【主题与分类】

主题标签:Cytomegalovirus Infections、Hematopoietic Stem Cell Transplantation、Virus Reactivation、Graft vs Host Disease。本站分类:血液及造血器官疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07210242

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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:巨细胞病毒感染、造血干细胞移植、病毒再激活、移植物抗宿主病。异基因造血干细胞移植(allo-HSCT)是血液系统恶性肿瘤及非恶性疾病的一种潜在治愈性治疗手段。然而,移植后免疫抑制及免疫重建延迟使患者高度易感于机会性感染,其中人巨细胞病毒(HCMV)感染及再激活最为常见且具有重要临床意义。HCMV再激活与非复发死亡率增加、移植物抗宿主病(GVHD)、骨髓抑制及器官特异性疾病相关,显著影响患者预后。当前的标准监测依赖于外周血中基于定量聚合酶链反应(qPCR)的HCMV DNA检测。尽管该方法改善了患者管理,但仍存在局限性。HCMV DNA检测可能缺乏足够的灵敏度以发现早期病毒再激活,从而导致错失及时抢先治疗的机会。

越来越多的证据表明,HCMV编码的microRNA(miRNA)在病毒潜伏、复制和免疫逃逸中发挥关键作用,可能作为早期检测HCMV活动的新型生物标志物。这项前瞻性、多中心、观察性队列研究将使用新型高性能检测平台PSTM-qPCR评估HCMV-miRNA的诊断和预测性能,该平台是与厦门大学国家传染病诊断试剂与疫苗工程技术研究中心合作开发的。与传统qPCR相比,PSTM-qPCR的灵敏度和特异性显著提高,能够区分单碱基差异并更早检测到病毒活动。研究将在中国七家移植中心招募约300名allo-HSCT受者及其供者。血样将在基线(移植前)及移植后连续采集(前3个月每周一次,至6个月每月一次,并根据临床指征至12个月)。

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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