LIINC 病毒免疫发病机制与持续重复供体队列（VIPER）中 Long COVID 生物标志物验证

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07770022

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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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

条件：长新冠。缺乏长新冠（LC）的生物标志物，是开发这一致残性感染相关慢性病症（IACC）治愈方法的最大单一障碍。迄今为止，生物标志物的开发一直迟缓且缺乏协调，部分原因是投入这一努力的资源不足，部分原因是缺乏一个集中的生物样本采集、分发和分析资源，以支持那些正在利用新技术为该病症开发有前景检测方法的实验室的工作。目前，检测方法的开发工作高度孤立——各个实验室利用来自单个队列参与者的相对少量样本，且临床表型分型程度参差不齐，各自开发单独的检测方法，这些方法尚未经过稳健验证，也未与类似检测方法进行头对头比较。其结果是，长新冠诊断方面的进展一直停滞不前，这反过来又限制了长新冠治疗方法的开发，并最终阻碍了治愈方法的实现。

加州大学旧金山分校病毒免疫学与持续性重复供者队列（UCSF Viral Immunology and Persistence Repeat Donor Cohort，VIPER）项目旨在通过充当核心的金标准资源，支持Long COVID生物标志物的开发，以应对这些挑战。VIPER在加州大学旧金山分校新型冠状病毒感染长期影响研究项目（UCSF Long-term Impact of Infection with Novel Coronavirus，LIINC；UCSF IRB # 20-30479）内建立，该项目是全球最受关注、成果最丰硕的Long COVID研究之一。VIPER将招募具有明确Long COVID定义的个体以及已从SARS-CoV-2感染中完全康复的个体，并对其进行深度表型分析。所有参与者都将按照既定程序接受非侵入性（血液、唾液、粪便）和侵入性（组织活检）采样相结合的方式，并采集足量生物标本以支持下游生物标志物开发。VIPER标本将集中保存并分发给合作实验室，这些实验室在对参与者特征设盲的情况下

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。