在秘鲁利马未割包皮高HIV风险MSM中测量包皮/黏膜免疫应答与激活的可行性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项单中心探索性队列研究,评估在秘鲁利马未割包皮、高 HIV 风险的男男性行为者(MSM)中采集包皮/黏膜样本并测量免疫应答与免疫激活的可行性

基本信息
资源简介
在秘鲁利马未割包皮高HIV风险MSM中测量包皮/黏膜免疫应答与激活的可行性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项单中心探索性队列研究,评估在秘鲁利马未割包皮、高 HIV 风险的男男性行为者(MSM)中采集包皮/黏膜样本并测量免疫应答与免疫激活的可行性。研究关注黏膜采集及其可能引发的免疫激活动力学对外周血终点的影响,旨在补充系统性免疫评估,为 HIV 疫苗试验设计提供依据。数据可用于黏膜免疫与 HIV 疫苗相关的方法学与可行性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:HIV 感染、获得性免疫缺陷综合征、慢病毒属感染、逆转录病毒科感染、RNA 病毒感染、病毒性疾病、性传播疾病(病毒性)、性传播疾病。全球 HIV/AIDS 流行可能只有通过开发和使用能预防 HIV 感染的安全有效疫苗才能得到控制。为填补对 HIV 疫苗理解的空白,黏膜免疫研究旨在补充系统性免疫评估。然而,黏膜采集及其可能引发的免疫激活动力学如何影响 HIV 疫苗试验中的外周血终点尚不清楚,且了解这一点很重要。HIV 疫苗试验网络(HVTN)和美国国家过敏和传染病研究所(NIAID)正在开展一项单中心、探索性队列研究,评估采样 m 的可行性
【主题与分类】
主题标签:HIV Infections、Acquired Immunodeficiency Syndrome、Lentivirus Infections、Retroviridae Infections、RNA Virus Infections、Virus Diseases、Sexually Transmitted Diseases, Viral、Sexually Transmitted Diseases、Immunologic Deficiency Syndromes、Immune System Diseases。本站分类:免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02630082
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02630082
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:HIV感染、获得性免疫缺陷综合征、慢病毒感染、逆转录病毒科感染、RNA病毒感染、病毒性疾病、性传播疾病(病毒性)、性传播疾病。全球HIV/AIDS疫情可能只有通过开发和使用安全有效的疫苗来预防HIV感染才能得到控制。为填补对HIV疫苗认识的空白,黏膜免疫研究旨在补充系统性免疫评估。然而,黏膜采集及其可能引发的免疫激活动力学如何影响HIV疫苗试验中的外周血终点尚不清楚,且了解这一点很重要。HIV疫苗试验网络(HVTN)和美国国家过敏与传染病研究所(NIAID)正在开展一项单中心探索性队列研究,评估在性活跃的男男性行为者中采集黏膜和评估细胞免疫反应的可行性,该人群是后期HIV疫苗临床试验常开展的人群。
HVTN 914的主要目的是评估在秘鲁利马30名年龄21至30岁、HIV血清阴性、未行包皮环切、与男性发生性行为且HIV感染风险较高的健康男性研究人群中,开展安全且可耐受的包皮环切术和直肠乙状结肠活检研究的可行性;评估机构处理黏膜样本的能力;以及确定能够在小样本量分析中提供最小变异性的包皮和直肠乙状结肠黏膜免疫反应评估方法。该研究设计模拟HIV疫苗研究的黏膜采集方案。参与者同意接受择期乙状结肠镜活检采集和包皮环切术,并积极参与本研究约7个月。主要分析将侧重于操作前后的保留率、安全性实验室指标、性满意度、HIV风险行为,以及外周血单核细胞样本中与HIV感染易感性相关的活化标志物水平。共计11次研究访视(包括一次筛选访视)将在第0-5周、第10周和第26-周进行。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




