EBOVAC-Salone扩展队列研究
这些候选疫苗正在 1、2、3 期临床研究中以不。VAC52150EBL3005(EBOVAC-Salone扩展)是一项队列研究,旨在评估候选埃博拉疫苗Ad26.ZEBOV和MVA-BN®-Filo在成人和儿童中的长期安全性和免疫原性

基本信息
资源简介
EBOVAC-Salone扩展队列研究
EBOVAC-Salone Extension 是一项来自 clinicaltrials.gov 的队列研究,用于评估候选埃博拉疫苗 Ad26.ZEBOV 与 MVA-BN®-Filo 在成人和儿童中的长期安全性与免疫原性。Ad26.ZEBOV 由 Janssen Vaccines & Prevention B.V. 的腺病毒血清型 26 载体表达埃博拉病毒 Mayinga 变异株糖蛋白构成;MVA-BN®-Filo 由 Modified Vaccinia Ankara-Bavarian Nordic 载体表达埃博拉病毒、苏丹病毒和马堡病毒糖蛋白及 Tai Forest 病毒核蛋白构成。这些候选疫苗正在 1、2、3 期临床研究中以不。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:埃博拉病毒病。VAC52150EBL3005(EBOVAC-Salone扩展)是一项队列研究,旨在评估候选埃博拉疫苗Ad26.ZEBOV和MVA-BN®-Filo在成人和儿童中的长期安全性和免疫原性。Ad26.ZEBOV由Janssen Vaccines & Prevention B.V.的腺病毒血清型26(Ad26)载体表达埃博拉病毒(EBOV)Mayinga变异株的糖蛋白(GP)构成。MVA-BN®-Filo由Modified Vaccinia Ankara(MVA)-Bavarian Nordic(BN)载体表达EBOV、苏丹病毒和马堡病毒的GP以及Tai Forest病毒的核蛋白构成。这些候选埃博拉疫苗正在1、2和3期临床研究中,以不同的异源初免-加强方案进行评估,其中一种研究疫苗用于初免丝状病毒特异性免疫应答,另一种研究疫苗用于加强体液免疫应答。VAC5
【主题与分类】
主题标签:Ebola Virus Disease。本站分类:免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03820739
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:埃博拉病毒病。VAC52150EBL3005(EBOVAC-Salone扩展研究)是一项队列研究,旨在评估候选埃博拉疫苗Ad26.ZEBOV和MVA-BN®-Filo在成人和儿童中的长期安全性和免疫原性。Ad26.ZEBOV由Janssen Vaccines & Prevention B.V.的腺病毒血清型26(Ad26)载体组成,该载体表达埃博拉病毒(EBOV)Mayinga变异株的糖蛋白(GP)。MVA-BN®-Filo由改良安卡拉痘苗病毒(MVA)-Bavarian Nordic(BN)载体组成,该载体表达EBOV、苏丹病毒和马尔堡病毒的GP以及塔伊森林病毒的核蛋白。这些候选埃博拉疫苗正在1期、2期和3期临床研究中,以不同的异源初免-加强方案进行评估,其中一种研究疫苗用于初免丝状病毒特异性免疫应答,另一种研究疫苗用于加强体液免疫应答。VAC52150EBL3001研究(EBOVAC-Salone,ClinicalTrials.gov标识符:NCT02509494)在塞拉利昂北部Kambia区开展,是一项3期试验,包括开放标签的第1阶段,随后是随机双盲对照的第2阶段。
在第一阶段,43名成人(年龄18岁及以上)在第57天接受了Ad26.ZEBOV初免后MVA-BN®-Filo加强疫苗接种。在第二阶段,约400名成人和576名儿童(年龄1至17岁——分为三个年龄组:12至17岁、4至11岁和1至3岁)已被随机分配接受Ad26.ZEBOV初免和MVA-BN®-Filo第57天加强的疫苗接种方案,或初免和加强均接种对照疫苗。所用对照为世界卫生组织(WHO)预认证的A、C、W135和Y群脑膜炎球菌结合疫苗。EBOVAC-Salone扩展研究旨在延长EBOVAC-Salone研究中暴露于候选埃博拉疫苗Ad26.ZEBOV和MVA-BN®-Filo的参与者的总随访期,并对女性参与者在接种Ad26.ZEBOV后3个月内所孕育的婴儿进行随访。
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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