St. Jude 追踪COVID-19相关病毒与宿主因素研究

研究纳入未感染个体,入组时采集基线血样,后续定期采血以确定无症状血清转阳比例,采血时机与所需人数依据队列中SARS-CoV-2感染率按适应性设计确定

St. Jude Children's Research HospitalSt. Jude Children's Research Hospital
clinicaltrials
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表格COVID-19Coronavirus InfectionCoronavirusSARS-CoV-2疫苗编码
St. Jude Tracking of Viral and Host Factors Associated With COVID-19

基本信息

模态
表格
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

St. Jude 追踪COVID-19相关病毒与宿主因素研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦COVID-19、冠状病毒感染及SARS-CoV-2相关免疫研究。研究纳入未感染个体,入组时采集基线血样,后续定期采血以确定无症状血清转阳比例,采血时机与所需人数依据队列中SARS-CoV-2感染率按适应性设计确定。全程追踪SARS-CoV-2特异性抗体及CD4、CD8 T细胞应答,重点观察感染清除后早期及后续记忆应答质量与持续时间。参与者还间歇提供鼻拭子用于SARS-CoV-2检测。数据可用于免疫应答与血清转阳研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:COVID-19、Coronavirus Infection、Coronavirus、SARS-CoV-2。未感染个体将在入组时提供基线血样。后续将进行常规采血以确定无症状血清转阳参与者的比例;这些采血的时机和所需参与者比例将根据适应性研究设计,由队列中记录的SARS-CoV-2感染率决定。参与者将在整个期间追踪SARS-CoV-2特异性抗体以及CD4和CD8 T细胞应答,尤其是在感染清除后的早期阶段,随后确定记忆应答的质量和持续时间。除血样外,参与者还将间歇提供鼻拭子用于检测SARS-CoV-2;这将通过全面的主动监测方式进行。

【主题与分类】

主题标签:COVID-19、Coronavirus Infection、Coronavirus、SARS-CoV-2。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04362995

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04362995

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    • 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:COVID-19、冠状病毒感染、冠状病毒、SARS-CoV-2。未感染个体将在入组时提供基线血液样本。随后将进行常规采血,以确定无症状血清转阳参与者的比例;根据适应性研究设计,这些采血的时间安排及所需参与者比例将取决于队列中记录的SARS-CoV-2感染率。在整个期间,尤其是在感染清除后的早期阶段及随后,将对参与者进行SARS-CoV-2特异性抗体以及CD4和CD8 T细胞反应的追踪,以确定记忆反应的质量和持续时间。除血液样本外,参与者还将间歇性提供鼻拭子用于SARS-CoV-2检测;这可通过全面的主动员工筛查计划进行,或在参与者需到校但目前不符合员工筛查条件时,专门为本研究目的进行。这些检测将确定病毒排出的持续时间和特征,并识别再感染。

将确定血清阳性率估计值和无症状转化情况。诊断为COVID-19感染的个体将在急性期和恢复期额外进行两次采血,以识别急性和晚期免疫应答。这些应答将与基本基线样本数据进行比较,以表征从头应答和交叉反应性回忆应答的产生。对于接受疫苗接种的参与者,将在接种COVID疫苗后(完成1剂或2剂疗程后3-8周)和研究完成时进行采血。入组时,受试者将完成一份基线在线个人健康和人口统计学问卷,随后每月完成简短的在线健康更新问卷。在整个研究期间,受试者将每2周完成一次简短的在线症状调查。原SJTRC研究的参与者将被要求重新同意

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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