抗病毒核蛋白、磷蛋白和X蛋白抗体助力致死性博尔纳病病毒1型感染的血清学诊断

博尔纳病病毒1型(BoDV-1)可在人类中引起罕见但致命的脑炎,往往诊断过晚而无法进行实验性治疗。在一例近期致死性BoDV-1感染病例中,入院后第12天在脑脊液(CSF)中检测到BoDV-1 RNA

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基因组分类BoDV-1血清学诊断ELISA病毒性脑炎IgG抗体蜱传脑炎
Antibodies against viral nucleo-, phospho- and X protein contribute to serological diagnosis of  fatal Borna disease virus 1 (BoDV-1) infections

基本信息

模态
基因组
大小
0.000084684 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

抗病毒核蛋白、磷蛋白和X蛋白抗体助力致死性博尔纳病病毒1型感染的血清学诊断

博尔纳病病毒1型(BoDV-1)可在人类中引起罕见但致命的脑炎,往往诊断过晚而无法进行实验性治疗。在一例近期致死性BoDV-1感染病例中,入院后第12天在脑脊液(CSF)中检测到BoDV-1 RNA

Antibodies against viral nucleo-, phospho- and X protein contribute to serological diagnosis of fatal Borna disease virus 1 (BoDV-1) infections

【数据集背景】

源站首次发布:2021。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):博尔纳病病毒1型(BoDV-1)可在人类中引起罕见但致命的脑炎,往往诊断过晚而无法进行实验性治疗。在一例近期致死性BoDV-1感染病例中,入院后第12天在脑脊液(CSF)中检测到BoDV-1 RNA。使用新开发的ELISA(以重组BoDV-1核蛋白、磷蛋白和辅助蛋白X为抗原)确认了该病例及此前七例病例的血清学转换。针对每种重组BoDV-1蛋白,通过24份阴性血清确定了各自的cut-off值。为评估ELISA的特异性,我们利用了一个独立的56例疑似蜱传脑炎患者队列,其血清/血浆样本因诊断目的接受了BoDV-1 IgG抗体筛查。所有患者对应的脑脊液样本经RT-qPCR检测BoDV-1均为阴性。我们的发现表明,早期de

【主题与分类】

主题标签:BoDV-1、血清学诊断、ELISA、病毒性脑炎、IgG抗体、蜱传脑炎。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/wpvkdhmgz4/1

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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    • 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。

数据集大小约 84.7 KB。

数据说明

博尔纳病病毒1型(BoDV-1)可在人类中引起罕见但致命的脑炎,往往确诊过晚,无法采用实验性治疗手段。在近期一例致死性BoDV-1感染病例中,入院第12天在脑脊液(CSF)中检测到BoDV-1 RNA。利用新开发的ELISA方法(以重组BoDV-1核蛋白、磷蛋白和辅助蛋白X为抗原),确认了该病例及既往七例病例的血清学转换。针对每种重组BoDV-1蛋白,通过24份阴性血清确定了各自的cut-off值。为评估该ELISA的特异性,我们利用了一个独立的56例疑似蜱传脑炎患者队列,其血清/血浆样本因诊断目的而进行了BoDV-1 IgG抗体筛查。所有患者相应的脑脊液样本经RT-qPCR检测BoDV-1均为阴性。我们的研究结果表明,脑脊液中BoDV-1 RNA的早期检测以及针对至少两种不同病毒抗原的抗体的存在,有助于BoDV-1的诊断。

流行地区的医生在面对病因不明的脑病时,即使脑脊液白细胞计数正常,也应考虑BoDV-1感染,并尽早启动适当的诊断检查。

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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