C4-V3候选疫苗单独或联合IL-12在HIV感染者中的安全性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HIV感染者接受有效抗HIV药物治疗背景下,C4-V3候选疫苗单独或联合白细胞介素-12(IL-12)的安全性研究

基本信息
资源简介
C4-V3候选疫苗单独或联合IL-12在HIV感染者中的安全性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HIV感染者接受有效抗HIV药物治疗背景下,C4-V3候选疫苗单独或联合白细胞介素-12(IL-12)的安全性研究。源站描述涉及细胞毒性T淋巴细胞(CTL)应答在HIV感染中的作用、疫苗恢复CTL应答的潜在机制,以及12名患者分3组接受4剂C4-V3的试验设计。数据可用于免疫系统疾病相关研究、HIV疫苗安全性分析及CTL免疫应答探索(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。细胞毒性T淋巴细胞(CTL)应答对于急性感染后最初几个月内观察到的HIV病毒载量初始下降很重要。这些有益的CTL应答随着疾病进展而减弱,并且仅靠抗逆转录病毒治疗无法恢复。近期研究表明,疫苗可能有助于恢复CTL应答。本研究测试C4-V3疫苗的有效性,该疫苗是一种合成肽疫苗,代表来自HIV gp120的4个表位,包括一个HLA B7限制性CTL表位。将免疫刺激性细胞因子IL-12与C4-V3联合给药可能增强HIV-1特异性免疫应答和整体免疫功能。所有患者在研究期间继续其抗逆转录病毒治疗方案。十二名患者被均等分配到3个队列中的1个;所有患者接受4剂C4-V3。队列1单独接受C4-V3;一旦所有4名患者
【主题与分类】
主题标签:HIV Infections。本站分类:免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00005779
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00005779
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:HIV感染。细胞毒性T淋巴细胞(CTL)应答对于急性感染后最初数月内观察到的HIV病毒载量初始下降具有重要作用。这些有益的CTL应答随疾病进展而减弱,且仅靠抗逆转录病毒治疗无法恢复。近期研究提示,疫苗可能有助于恢复CTL应答。本研究检验C4-V3疫苗的有效性,该疫苗是一种合成肽疫苗,代表HIV gp120的4个表位,包括一个HLA B7限制性CTL表位。将免疫刺激性细胞因子IL-12与C4-V3联合给药,可能增强HIV-1特异性免疫应答和整体免疫功能。所有患者在研究期间继续其抗逆转录病毒治疗方案。12名患者被平均分配至3个队列中的1个;所有患者均接受4剂C4-V3。队列1单独接受C4-V3;一旦所有4名患者均已接受2剂并完成8周治疗,即审查毒性数据。若无严重不良事件,则入组4名患者进入队列2,接受C4-V3 plus在疫苗注射部位附近给予低剂量IL-12。
一旦所有4名患者均已接受2剂C4-V3/IL-12并完成8周治疗,即对毒性数据进行审查。若无严重不良事件,则招募4名患者进入第3队列,接受C4-V3加用较高剂量的IL-12,给药方式同上。[根据2000年8月1日修正案:20名患者均等分配至5个队列之一;所有患者接受4剂C4-V3。第1队列仅接受C4-V3;一旦所有4名患者均已接受2剂并完成6周治疗,即对毒性数据进行审查。若无严重不良事件,则再招募4名患者进入第2队列,接受C4-V3加用低剂量(剂量水平1)IL-12。若无严重不良事件,则再招募4名患者进入第3队列,接受C4-V3加用较高剂量(剂量水平2)IL-12。若无严重不良事件,则再招募4名患者进入第4队列,接受C4-V3加用一种更
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




