COVID-19康复者MMR抗体滴度分析数据集
该数据集来自search.dataone.org,围绕COVID-19康复者的麻疹-腮腺炎-风疹(MMR)抗体滴度与近期COVID-19严重程度之间的关联展开

基本信息
资源简介
COVID-19康复者MMR抗体滴度分析数据集
Analysis of measles-mumps-rubella (MMR) titers of recovered COVID-19 patients
该数据集来自search.dataone.org,围绕COVID-19康复者的麻疹-腮腺炎-风疹(MMR)抗体滴度与近期COVID-19严重程度之间的关联展开。研究将80名受试者分为两组:50名主要因接种MMR II疫苗而具有MMR抗体的受试者,以及30名主要因既往麻疹、腮腺炎和/或风疹患病等其他来源而具有MMR抗体的对照受试者。数据可用于探究MMR抗体滴度(尤其是腮腺炎抗体)与COVID-19严重程度的相关性,以及疫苗非特异性免疫效应等研究问题(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):麻疹-腮腺炎-风疹(MMR)疫苗被推测可提供针对COVID-19的保护。我们的目的是确定在既往接种过MMR II的COVID-19康复患者中,任何MMR IgG滴度是否与疾病严重程度呈负相关。我们将80名受试者分为两组,比较MMR滴度与近期COVID-19严重程度。MMR II组由50名受试者组成,其MMR抗体主要来自MMR II疫苗;对照组由30名受试者组成,其MMR抗体主要来自MMR II以外的来源,包括既往麻疹、腮腺炎和/或风疹患病。在MMR II组内,腮腺炎滴度与COVID-19严重程度之间存在显著的负相关(r s = -0.71,P < .001)。对照组中腮腺炎滴度与严重程度之间、MMRII组中腮腺炎滴度与年龄之间、或betw
【主题与分类】
主题标签:titers、innate and adaptive immunity、Rubella virus、Vaccination and immunization、MMR、Mumps virus、non-specific effects of vaccines、Measles virus。本站分类:免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Afb8e388597746450b6c05cccd43a5ccc36e8017a8cfd76834827fb5879454d93
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
麻疹-腮腺炎-风疹(MMR)疫苗在理论上被认为可提供针对COVID-19的保护。我们的目的是确定在既往接种过MMR II疫苗的COVID-19康复患者中,任何MMR IgG滴度是否与疾病严重程度呈负相关。我们将80名受试者分为两组,比较MMR滴度与近期COVID-19严重程度。MMR II组由50名受试者组成,其MMR抗体主要来自MMR II疫苗;对照组由30名受试者组成,其MMR抗体主要来自MMR II以外的来源,包括既往麻疹、腮腺炎和/或风疹疾病。在MMR II组内,腮腺炎滴度与COVID-19严重程度之间存在显著的负相关(r s = -0.71,P < .001)。在对照组中,腮腺炎滴度与严重程度之间无相关性;在MMR II组中,腮腺炎滴度与年龄之间无相关性;在任一组中,严重程度与麻疹或风疹滴度之间均无相关性。
在MMR II组内:腮腺炎滴度为134至300 AU/ml(n=8)仅见于功能免疫或无症状者;所有有轻微症状者的腮腺炎滴度均低于134 AU/ml(n=17);所有有中度症状者的腮腺炎滴度均低于75 AU/ml(n=11);所有曾住院并需要吸氧者的腮腺炎滴度均低于32 AU/ml(n=5)。我们的结果表明,MMR II产生的腮腺炎滴度与COVID-19严重程度之间存在显著的负相关。
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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