丝虫病的宿主对感染与治疗的应答

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦丝虫感染者的宿主免疫应答。入组对象为确诊或疑似患有影响人类的丝虫感染的患者,在常规临床评估后接受深入的免疫学研究,采集其血细胞和/或血清,用于制备特异性抗体、T细胞克隆等试剂,以探讨诊断、免疫调节、病理和免疫预防等问题

National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)
clinicaltrials
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其他预测FilariasisHelminthiasisParasitic InfectionMansonelliasisOnchocerciasis
Host Response to Infection and Treatment in Filarial Diseases

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

丝虫病的宿主对感染与治疗的应答

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦丝虫感染者的宿主免疫应答。入组对象为确诊或疑似患有影响人类的丝虫感染的患者,在常规临床评估后接受深入的免疫学研究,采集其血细胞和/或血清,用于制备特异性抗体、T细胞克隆等试剂,以探讨诊断、免疫调节、病理和免疫预防等问题。数据还涵盖患者对治疗的临床与免疫应答观察及长期随访,可用于丝虫病的免疫机制、诊断标志物和治疗反应研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Filariasis、Helminthiasis、Parasitic Infection、Mansonelliasis、Onchocerciasis。在本方案中入院的患者将患有或疑似患有影响人类的一种丝虫感染。在常规临床评估后,他们将接受深入的免疫学研究,并采集其血细胞和/或血清,以提供试剂(例如特异性抗体、T细胞克隆等),这些试剂将用于实验室,以解决诊断、免疫调节、病理和免疫预防等更广泛的问题。将仔细观察患者对治疗的临床和免疫应答,并对这些变化进行长期随访。预期患者将因其感染获得最佳临床护理,并且从他们身上采集的标本将被证明是实验室研究的有价值试剂。

【主题与分类】

主题标签:Filariasis、Helminthiasis、Parasitic Infection、Mansonelliasis、Onchocerciasis。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/NCT00001230

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00001230

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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。

数据说明

病症:丝虫病、蠕虫病、寄生虫感染、曼森丝虫病、盘尾丝虫病。纳入本方案的患者将患有或疑似患有影响人类的丝虫感染之一。经过常规临床评估后,他们将接受深入的免疫学研究,并收集其血细胞和/或血清,以提供用于实验室的试剂(例如特异性抗体、T细胞克隆等),这些试剂将用于解决诊断、免疫调节、病理学及免疫预防等更广泛的问题。我们将仔细观察患者对治疗的临床和免疫反应,并对这些变化进行长期随访。预期患者不仅能获得针对其感染的最佳临床护理,而且从他们身上采集的标本将成为研究丝虫或其他相关蠕虫感染特有免疫反应的宝贵实验室试剂。

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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