非O ABO血型基因型与恶性疟原虫玫瑰花结形成及重症疟疾关联的重复数据

该数据集为研究非O ABO血型基因型与恶性疟原虫玫瑰花结形成及重症疟疾关联的重复数据,包含来自Kilifi健康与人口监测系统(KHDSS)的病例对照研究(1403例病例、3929例对照)和纵向队列研究(242名儿童)的临床、流行病学及多种宿主基因型(含ABO血型)数据,以及利用人红细胞样本开展的体外

dataone
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基因组分类Severe malariaCytoadhesionABO blood groupMedicine, Health and Life SciencesRosetteABO genotype
Replication Data for: Non-O ABO blood group genotypes differ in their associations with Plasmodium falciparum rosetting and severe malaria

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

非O ABO血型基因型与恶性疟原虫玫瑰花结形成及重症疟疾关联的重复数据

Replication Data for: Non-O ABO blood group genotypes differ in their associations with Plasmodium falciparum rosetting and severe malaria

该数据集为研究非O ABO血型基因型与恶性疟原虫玫瑰花结形成及重症疟疾关联的重复数据,包含来自Kilifi健康与人口监测系统(KHDSS)的病例对照研究(1403例病例、3929例对照)和纵向队列研究(242名儿童)的临床、流行病学及多种宿主基因型(含ABO血型)数据,以及利用人红细胞样本开展的体外实验数据,涉及恶性疟原虫玫瑰花结形成和内皮细胞黏附等推定毒力表型。可用于分析ABO基因型与重症疟疾或非复杂性疟疾/无症状感染的关联(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们在此提供用于生成题为“非O ABO血型基因型与恶性疟原虫玫瑰花结形成及重症疟疾的关联存在差异”的手稿结果的重复数据集。此处包含的数据集由病例对照研究(n = 1403例病例和n = 3929例对照)和纵向队列研究(n = 242)的临床、流行病学及多种宿主基因型(包括ABO血型)数据组成,这些儿童作为Kilifi健康与人口监测系统(KHDSS)的一部分被招募,分别用于研究ABO基因型与重症疟疾或非复杂性疟疾/无症状感染之间的关联。还包括利用采集的人红细胞样本生成的一系列推定恶性疟原虫毒力表型(包括恶性疟原虫玫瑰花结形成和内皮细胞黏附)的体外实验数据。

【主题与分类】

主题标签:Severe malaria、Cytoadhesion、ABO blood group、Medicine, Health and Life Sciences、Rosette、ABO genotype。本站分类:血液及造血器官疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A0939c2e640f51b192565382f456a675e71080e135c5afc347bb9e7171af09666

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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

本文介绍用于生成手稿《非O型ABO血型基因型与恶性疟原虫玫瑰花结形成及重症疟疾的关联存在差异》结果所用的重复数据集。此处包含的数据集由一项病例对照研究(n = 1403例病例和n = 3929例对照)和一项纵向队列研究(n = 242)的临床、流行病学及多种宿主基因型(包括ABO血型)数据组成,研究对象为作为Kilifi健康与人口监测系统(KHDSS)一部分招募的儿童,分别用于考察ABO基因型与重症疟疾或非重症疟疾/无症状感染的关联。数据集还包括一系列推定恶性疟原虫毒力表型的体外实验数据,包括恶性疟原虫玫瑰花结形成和内皮细胞黏附,这些实验使用Kilifi纵向队列研究常规横断面调查期间采集的人红细胞样本进行,用于考察这些寄生虫表型在不同ABO基因型间的变异。

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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