系统免疫学方法鉴定非洲猪瘟病毒保护相关因素

非洲猪瘟病毒(ASFV)在家猪和野猪中引起致死性出血性疾病,对全球养猪业构成严重威胁。尽管减毒活疫苗(LAVs)前景可期,但其效力与残余毒力之间的狭窄差距带来重大安全性挑战

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基因组回归疫苗编码
Correlates of protection against African swine fever virus identified by a systems immunology approach

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

系统免疫学方法鉴定非洲猪瘟病毒保护相关因素

非洲猪瘟病毒(ASFV)在家猪和野猪中引起致死性出血性疾病,对全球养猪业构成严重威胁。尽管减毒活疫苗(LAVs)前景可期,但其效力与残余毒力之间的狭窄差距带来重大安全性挑战。本研究通过系统免疫学方法,旨在识别非洲猪瘟的保护相关因素,填补非洲猪瘟疫苗学领域的关键知识空白。研究采用已建立的模型,使用两组基线免疫状态不同的猪(农场猪与无特定病原体[SPF]猪),先以减毒ASFV毒株免疫,随后用相关的、高毒力的基因II型毒株进行攻毒。通过系统免疫学方法,将血清细胞因子、血液转录模块(BTMs)、T细胞反应和抗体水平等动力学数据进行关联分析,以识别先天性和适应性保护相关因素。该数据集来源于search.dataone.org,分类为免疫系统疾病/其他。

【数据集背景】

非洲猪瘟病毒(ASFV)在家猪和野猪中引起致死性出血性疾病,对全球养猪业构成严重威胁。尽管减毒活疫苗(LAVs)前景可期,但其效力与残余毒力之间的狭窄差距带来重大安全性挑战。本研究旨在填补非洲猪瘟疫苗学领域的关键知识空白,即识别先天性和适应性保护相关因素。研究采用已建立的模型,涉及两组基线免疫状态不同的猪:农场猪和無特定病原体(SPF)猪。这些动物先以减毒ASFV毒株免疫,随后用相关的、高毒力的基因II型毒株进行攻毒。

【数据内容】

数据集包含通过系统免疫学方法获得的动力学数据,具体涵盖血清细胞因子、血液转录模块(BTMs)、T细胞反应和抗体水平。这些数据用于关联分析,以识别先天性和适应性保护相关因素。源站描述在此处截断,未提供更详细的数据内容说明。

【采集与来源】

数据来源于search.dataone.org。源站描述指出,研究使用了两组基线免疫状态不同的猪(农场猪和SPF猪),先以减毒ASFV毒株免疫,随后用相关的、高毒力的基因II型毒株攻毒。通过系统免疫学方法,将血清细胞因子、血液转录模块(BTMs)、T细胞反应和抗体水平等动力学数据进行关联分析。其他采集细节,如具体时间点、样本量、实验地点等,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于非洲猪瘟疫苗学研究,特别是识别保护相关因素、评估减毒活疫苗安全性与效力、以及理解先天性和适应性免疫应答在ASFV感染中的作用。也可用于系统免疫学方法在动物传染病疫苗研究中的应用参考。其他适用场景,源站未提供。

【使用方法】

源站未提供具体的使用方法说明。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量与限制的说明。

【引用与许可】

源站未提供引用与许可信息。

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    • 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

非洲猪瘟病毒(ASFV)在家猪和野猪中引起一种致命的出血性疾病,对全球猪肉产业构成严重威胁。尽管减毒活疫苗(LAVs)前景可期,但其效力与残余毒力之间的狭窄差距带来了重大安全性挑战。本研究通过识别保护性相关的固有免疫和适应性免疫应答,填补了非洲猪瘟疫苗学中的一个关键知识空白。研究采用了一个已建立的模型,该模型包含两组基线免疫状态不同的猪(农场猪和无特定病原体[SPF]猪)。这些动物接种了一株减毒ASFV毒株,随后用一株相关的、高毒力的基因II型毒株进行攻毒。通过应用系统免疫学方法,我们将包括血清细胞因子、血液转录模块(BTMs)、T细胞应答和抗体水平在内的动力学数据与临床结局相关联,以追踪随时间推移对病毒的保护性和有害免疫应答。

Ke…,,,# 数据来源:通过系统免疫学方法识别非洲猪瘟病毒保护相关因素 数据集DOI:10.5061/dryad.cnp5hqcm5 ## 数据及文件结构描述 * Fig.1B-_clinical_scores.csv - 农场猪与SPF猪接种爱沙尼亚2014株后记录的9项参数累积临床评分,评分范围从0(正常)到3(严重异常) 变量:时间(天)、动物组别/编号、临床评分 * Fig.1B-_Temperature.csv – 农场猪与SPF猪接种爱沙尼亚2014株后的直肠温度(摄氏度) 变量:时间(天)、动物组别/编号、温度(摄氏度) * Fig.1C-Viral_loads(blood).csv – 农场猪与SPF猪接种爱沙尼亚2014株后血液样本中测得的病毒载量(gEq/mL) 变量:时间(天)、动物组别/编号、病毒载量(每毫升基因组当量)

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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