混合感染特征数据集

该数据集来自plos.figshare.com,包含一项关于KSHV混合感染特征研究的表格文件。研究对来自22个国家的76名KSHV相关疾病患者的102个KSHV基因组进行了测序,涵盖卡波西肉瘤、原发性渗出性淋巴瘤、KSHV相关大细胞淋巴瘤、多中心Castleman病和KSHV炎症细胞因子综合征等疾

Nazzarena LaboNazzarena Labo
google_dataset
2024-07-25 更新
浏览 4
基因组分类uracil dna glycosylaseleucine loop extensionkaposi &# 8217functional consequences warrantingdifferent biological compartments22 different countriesmultiple kshv variantskshv k1 subtypesinclude near fulldate among individualsmulticentric castleman diseasekshv sequence variations
Characteristics of Mixed Infections.

基本信息

模态
基因组
大小
0.000009728 GB
任务类型
分类
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2024-07-25
版本
v1

资源简介

混合感染特征数据集

Characteristics of Mixed Infections.

该数据集来自plos.figshare.com,包含一项关于KSHV混合感染特征研究的表格文件。研究对来自22个国家的76名KSHV相关疾病患者的102个KSHV基因组进行了测序,涵盖卡波西肉瘤、原发性渗出性淋巴瘤、KSHV相关大细胞淋巴瘤、多中心Castleman病和KSHV炎症细胞因子综合征等疾病。数据可用于分析KSHV不同K1亚型(A、B、C、E、F)的近全长基因组序列,探索病毒重组与混合感染特征(来源 figshare,CC BY 4.0 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2024-07-15。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):最近发表的来自喀麦隆卡波西肉瘤病例对照研究的近全长KSHV基因组显示出病毒重组和混合感染的强有力证据,但未发现与疾病相关的序列变异。采用相同方法,对来自76名患有KSHV相关疾病的个体的另外102个KSHV基因组进行了测序。诊断涵盖所有KSHV相关疾病(KAD):卡波西肉瘤(KS)、原发性渗出性淋巴瘤(PEL)、KSHV相关大细胞淋巴瘤(KSHV-LCL)、一种多中心Castleman病(KSHV-MCD)以及KSHV炎症细胞因子综合征(KICS)。参与者来自22个不同国家,为获得多种KSHV基因组近全长序列提供了机会。这些包括KSHV K1亚型A、B、C和F以及亚型E的基因组近全长序列,而亚型E此前没有全长序列。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 9.73 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.ppat.1012338.t002。

【主题与分类】

源站学科分类:Microbiology、Genetics、Biotechnology、Evolutionary Biology、Ecology、Biological Sciences not elsewhere classified。主题标签:uracil dna glycosylase、leucine loop extension、kaposi &# 8217、functional consequences warranting、different biological compartments、22 different countries、multiple kshv variants、kshv k1 subtypes、include near full、date among individuals。本站分类:感染性疾病。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Microbiology、Genetics、Biotechnology、Evolutionary Biology、Ecology、Biological Sciences not elsewhere classified。

【获取与许可】

源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/Characteristics_of_Mixed_Infections_/26307244

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Marshall, Vickie A.; Castro, Elena M. Cornejo; Goodman, Charles A.; Labo, Nazzarena; Liu, Isabella; Fisher, Nicholas C.; et al. (2024). Characteristics of Mixed Infections.. PLOS Pathogens. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2024-07-25,引用时请注意版本时效。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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(Figshare)

命令行下载

curl -L -o "Table 2.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/47698375"

文件清单

  • Table 2.xls(9.73 KB)

文件总体积 9.73 KB(源站 API 实测)。

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。

数据说明

近期发表的来自喀麦隆卡波西肉瘤病例对照研究的近全长KSHV基因组显示出病毒重组和混合感染的强有力证据,但未发现与疾病相关的序列变异。采用相同方法,对来自76名KSHV相关疾病患者的另外102个KSHV基因组进行了测序。诊断涵盖所有KSHV相关疾病(KAD):卡波西肉瘤(KS)、原发性渗出性淋巴瘤(PEL)、KSHV相关大细胞淋巴瘤(KSHV-LCL)、一种多中心Castleman病(KSHV-MCD)以及KSHV炎性细胞因子综合征(KICS)。参与者来自22个不同国家,为获得多种多样KSHV基因组的新的近全长序列提供了机会。这些包括KSHV K1亚型A、B、C和F以及亚型E基因组的近全长序列,而此前尚无亚型E的全序列可用。观察到高水平重组。14名个体(18%)显示出感染多种KSHV变异体的证据(从两个到四个独特基因组)。

从同一受试者的PBMC、组织活检、口腔液体和积液等多个采样部位获得的26组序列比较显示,不同生物区室间的基因组几乎完全保守。在编码区和非编码区均鉴定出多态性,包括K3和K15基因中的插入缺失以及本文首次报道的序列倒位。其中KSHV ORF46的一个多态性为KSHV K1亚型E2所特有,该多态性编码尿嘧啶DNA糖基化酶亮氨酸环延伸区的一个突变,导致该蛋白生化功能发生改变。这证实KSHV序列变异可产生功能性后果,值得进一步研究。本研究是迄今为止在KAD个体中开展的规模最大、多样性最高的KSHV基因组序列分析,为全球KSHV基因组学提供了重要的新信息。

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.ppat.1012338.t002(source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Characteristics_of_Mixed_Infections_/26307244)。

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。

获取专属数据定制方案