非人灵长类沙眼模型黏膜与全身免疫特征的多模态研究:急性期局部免疫的关键作用

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦非人灵长类(食蟹猴)急性结膜沙眼衣原体感染模型,通过多模态方法刻画黏膜与全身免疫应答

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医学影像分类Flow cytometryConjunctivitisCytokinesChlamydia trachomatis疫苗编码
Multimodal mucosal and systemic immune characterization of a non-human primate trachoma model highlights the critical role of local immunity during acute phase disease

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

非人灵长类沙眼模型黏膜与全身免疫特征的多模态研究:急性期局部免疫的关键作用

Multimodal mucosal and systemic immune characterization of a non-human primate trachoma model highlights the critical role of local immunity during acute phase disease

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦非人灵长类(食蟹猴)急性结膜沙眼衣原体感染模型,通过多模态方法刻画黏膜与全身免疫应答。数据涵盖临床与局部免疫反应动力学,涉及流式细胞术、细胞因子检测及结膜炎相关指标。可用于研究沙眼急性期局部免疫机制、再感染与瘢痕化进程,并为沙眼疫苗研发提供免疫学依据(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):沙眼是全球感染相关失明的主要原因。该病由结膜反复感染沙眼衣原体(Chlamydia trachomatis,Ct)引起,分两个阶段发展:i)活动期(急性沙眼,以滤泡性结膜炎为特征),随后长期:ii)瘢痕期(慢性沙眼,以结膜纤维化、角膜混浊和眼睑位置异常为特征)。瘢痕性沙眼由再感染的次数和严重程度驱动。免疫系统在沙眼中起关键作用,包括加剧疾病。因此,免疫系统也可能是开发沙眼疫苗的关键。为此,我们在急性结膜Ct感染和疾病的非人灵长类模型中表征了临床和局部免疫反应动力学。将非人灵长类(NHP,食蟹猴 - Macaca fascicularis -)的结膜接种Ct(B

【主题与分类】

主题标签:Flow cytometry、Conjunctivitis、Cytokines、Chlamydia trachomatis。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%3A14f67ebb2a2414440e42e6e4190589606685be887b691ba191c39d7897e0a34d

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    • 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

沙眼是全球感染相关性失明的主要原因。该病由结膜反复感染沙眼衣原体(Chlamydia trachomatis,Ct)引起,并分两个阶段发展:i)活动期(急性沙眼,以滤泡性结膜炎为特征),随后为长期阶段:ii)瘢痕期(慢性沙眼,以结膜纤维化、角膜混浊和眼睑位置异常为特征)。瘢痕性沙眼由再感染的次数和严重程度驱动。免疫系统在沙眼中发挥关键作用,包括加重病情。因此,免疫系统也可能是开发沙眼疫苗的关键。为此,我们在急性结膜Ct感染及疾病的非人灵长类模型中,对临床和局部免疫应答动力学进行了表征。将Ct(B/Tunis-864株,B血清型)接种于非人灵长类(NHP,食蟹猴——Macaca fascicularis)的结膜。

临床眼部监测采用标准化摄影……,# 新型非人灵长类沙眼模型的多模态黏膜与全身免疫特征分析揭示局部免疫在急性期疾病中的关键作用 https://doi.org/10.5061/dryad.69p8cz982 本数据集包含对沙眼(非人灵长类)模型进行特征分析的结果。这些结果包括用于评估临床体征的临床评分、用于评估结膜沙眼衣原体感染的细菌定量,以及局部和全身免疫评估(通过流式细胞术检测结膜免疫细胞群、免疫球蛋白和细胞因子定量)。## 数据和文件结构说明 结果按数据类型组织,每种数据类型位于不同文件夹中。临床评分汇总在一个临床评分结果Excel文件中(总评分范围为0至8分,炎症评分范围为0至3分,滤泡评分范围为0至5分)。结膜细菌载量

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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