PIDD受试者COVID-19疫苗反应数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05321407

标准获取流程：

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；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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

疾病：X连锁无丙种球蛋白血症、XLA、原发性免疫缺陷、CVID、普通变异型免疫缺陷病、原发性抗体缺陷、继发性低丙种球蛋白血症。原发性和继发性抗体免疫缺陷个体罹患重症COVID-19的风险更高。体液免疫被认为是抵御COVID-19的主要保护机制，然而mRNA疫苗已被证明可同时引发抗体和细胞反应。本研究的目标是评估抗体缺陷疾病参与者，包括X连锁无丙种球蛋白血症（XLA）、普通变异型免疫缺陷病（CVID）和继发性低丙种球蛋白血症，在接种SARS-CoV-2 mRNA疫苗前后的细胞免疫反应。我们的目的是在一个抗体缺陷个体队列中，与健康志愿者相比，检测接种mRNA疫苗前后SARS-CoV-2刺突特异性T细胞免疫反应。

我们的次要目标包括：(1) 检测免疫接种与感染参与者之间的细胞免疫反应差异，(2) 观察细胞免疫反应随时间的变化，以及 (3) 比较疫苗接种、感染与潜在抗体缺陷之间的临床结局。研究结果将揭示抗体缺陷个体能否对SARS-CoV-2疫苗接种或感染产生T细胞反应，这些数据预期将为在免疫功能低下人群中实施SARS-CoV-2防控的卫生政策提供依据。研究发现将进一步为在其他免疫功能低下人群中进行更大规模的SARS-CoV-2疫苗接种队列研究奠定基础。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。