临床监测实时识别SARS-CoV-2疫情暴发与新变异株出现

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.z08kprrsh

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；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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。

数据集大小约 292.0 MB。

数据说明

在整个COVID-19大流行期间，监测社区健康和追踪SARS-CoV-2的演化是至关重要的优先事项。然而，个人防护设备的广泛短缺、保持社交距离的必要性以及医护人员被重新部署到临床岗位，对传统的样本采集构成了重大障碍。在本研究中，我们评估了使用自采集唾液样本进行SARS-CoV-2感染定性检测的可行性。在确认唾液中的病毒检测可靠后，我们在美国亚利桑那州建立了一个大规模监测项目，以实现基于自采集样本的临床诊断和基因组测序。2020年4月至2023年12月期间，我们使用RT-PCR检测了约140万份唾液样本，识别出94,330例SARS-CoV-2感染。对69,595份样本进行了全基因组测序，获得了54,040个高质量共识基因组。这种监测方法实现了对感染趋势的实时监测、特定人群中的疫情暴发检测，以及在大流行过程中对新病毒谱系的识别。

在同一设施内将临床检测和测序能力集中配置，显著缩短了从发现阳性病例到生成测序数据的周转时间。我们的研究结果支持将自采唾液作为一种可扩展、成本效益高且实用的策略，用于未来大流行中的传染病监测。

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。