异基因造血干细胞移植受者血浆DNA与RNA病毒纵向检测研究
该数据集来自一项纵向观察性单中心队列研究,纳入2017年3月1日至2019年1月31日期间接受首次异基因造血干细胞移植的109例成人患者,在其移植后一年内采集血浆样本,采用定性和/或定量r(RT)-PCR检测17种DNA病毒和3种RNA病毒,描述病毒感染率及动态变化

基本信息
资源简介
异基因造血干细胞移植受者血浆DNA与RNA病毒纵向检测研究
A longitudinal study of DNA and RNA viruses plasma detection in allogeneic hematopoietic stem cell transplant recipients
该数据集来自一项纵向观察性单中心队列研究,纳入2017年3月1日至2019年1月31日期间接受首次异基因造血干细胞移植的109例成人患者,在其移植后一年内采集血浆样本,采用定性和/或定量r(RT)-PCR检测17种DNA病毒和3种RNA病毒,描述病毒感染率及动态变化。数据覆盖移植后病毒血症的纵向监测,可用于研究allo-HSCT受者移植后病毒感染的流行特征、共感染模式及潜在新发病毒,为临床筛查与感染管理提供参考(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:病毒感染是异基因造血干细胞移植(allo-HSCT)后最常见的并发症之一,可伴随短暂或持续性病毒血症。除常见感染病毒外,宏基因组学还揭示了多种在临床常规中被忽视的新病毒及变异株的存在,这些可能是未被识别的系统性感染的潜在来源。我们的目的是利用(r(RT-)PCR)检测方法,对成人allo-HSCT受者移植后一年内的血浆样本进行检测,描述17种DNA病毒和3种RNA病毒感染的流行率及动态变化。方法:纳入2017年3月1日至2019年1月31日期间接受首次allo-HSCT的109例成人患者,进行这项纵向观察性单中心队列研究。采用定性和/或定量r(RT)-PCR对17种DNA病毒和3种RNA病毒进行筛查。
【主题与分类】
主题标签:PCR.、Co-infections、RT-PCR、virome、Blood plasma、qPCR、Hematopoietic stem cell transplantation、Polyomavirus。本站分类:感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ae91d8739c1152ad7c6254995f0462e15aa6952fe74a9bc73ada6c66309a9d400
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
背景:病毒感染是异基因造血干细胞移植(allo-HSCT)后最常见的并发症之一,可伴有短暂或持续性病毒血症。除常见感染病原病毒外,宏基因组学还揭示了多种新病毒及变异株的存在,这些病毒在临床常规中被忽视,可能是未被识别的系统性感染的潜在来源。本研究旨在利用(r(RT-)PCR)检测方法,对成人allo-HSCT受者在移植后一年内的血浆样本进行检测,描述17种DNA病毒和3种RNA病毒感染的流行率及动态变化。方法:本研究为纵向观察性单中心队列研究,纳入2017年3月1日至2019年1月31日期间接受首次allo-HSCT的109例成人患者。采用定性及/或定量r(RT)-PCR检测方法,对五个时间点(第0天和第30天、3个月、6个月……,)采集的血浆样本进行17种DNA病毒和3种RNA病毒筛查,
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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