所罗门群岛低传播区无症状亚显微间日疟原虫感染与消失的恶性疟原虫疟疾数据
该数据集来自所罗门群岛Ngella地区2012年开展的全年龄段横断面调查,共覆盖3501名居民,旨在评估当地疟疾消除干预措施下疟原虫的流行情况

基本信息
资源简介
所罗门群岛低传播区无症状亚显微间日疟原虫感染与消失的恶性疟原虫疟疾数据
Data from: High Rates of Asymptomatic, Sub-microscopic Plasmodium vivax Infection and Disappearing Plasmodium falciparum Malaria in an Area of Low Transmission in Solomon Islands
该数据集来自所罗门群岛Ngella地区2012年开展的全年龄段横断面调查,共覆盖3501名居民,旨在评估当地疟疾消除干预措施下疟原虫的流行情况。研究通过定量PCR和光学显微镜检测恶性疟原虫、间日疟原虫、卵形疟原虫和三日疟原虫的感染率,并利用逆转录定量PCR判定配子体存在情况。定量PCR共检出468例疟原虫感染,显示间日疟原虫感染占绝对优势,且存在无症状、亚显微感染。该数据可用于疟疾流行病学分析、消除策略评估及亚显微感染相关研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2015。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):引言:所罗门群岛正在加强实现疟疾消除的国家努力。所罗门群岛长期实施室内滞留喷洒杀虫剂,近期又结合了长效杀虫蚊帐的分发和蒿甲醚-苯芴醇治疗。这些干预措施对当地疟原虫地方流行性的影响尚不清楚。方法:2012年,在所罗门群岛中央省Ngella对3501名各年龄段居民进行了横断面调查。通过定量PCR(qPCR)和光学显微镜(LM)评估了恶性疟原虫、间日疟原虫、卵形疟原虫和三日疟原虫的流行率。通过逆转录定量PCR(RT-qPCR)确定配子体的存在。结果:通过qPCR,检测到468例疟原虫感染(流行率=13.4%;463例间日疟原虫,5例恶性疟原虫/间日疟原虫混合感染,无卵形疟原虫
【主题与分类】
主题标签:Plasmodium vivax、transmission、Gametocytes、sub-microscopic infections、Malaria、elimination、Solomon Islands。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.545tv
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 455.9 KB。
数据说明
引言:所罗门群岛正在加强国家消除疟疾的努力。所罗门群岛长期以来实施室内滞留喷洒杀虫剂,近期还结合了长效杀虫蚊帐的分发和蒿甲醚-苯芴醇疗法。这些干预措施对当地疟原虫地方流行性的影响尚不清楚。方法:2012年,在所罗门群岛中央省恩格拉对3501名各年龄段居民进行了横断面调查。通过定量PCR(qPCR)和光学显微镜(LM)评估了恶性疟原虫、间日疟原虫、卵形疟原虫和三日疟原虫的感染率。通过逆转录定量PCR(RT-qPCR)确定配子体的存在。结果:通过qPCR检测到468例疟原虫感染(感染率=13.4%;463例间日疟原虫,5例恶性疟原虫/间日疟原虫混合感染,未检测到卵形疟原虫或三日疟原虫),而LM检测到130例(感染率=3.7%;126例间日疟原虫,3例恶性疟原虫和1例恶性疟原虫/间日疟原虫混合感染)。间日疟原虫感染率在不同村庄之间(范围3.0-38.5%,p<0.001)和不同年龄组之间(5.3-25.9%,p<0.001)存在显著差异。在468例间日疟原虫感染中
间日疟感染中,72.9%为亚显微感染,84.5%无发热,60.0%同时为亚显微感染且无发热。本地居住、户主教育水平低以及居住在至少有一名其他间日疟原虫感染者的家庭中,会增加间日疟原虫感染的风险。总体而言,23.5%的间日疟原虫感染伴有配子体血症。在所有间日疟原虫阳性样本中,29.2%经MS16和msp1F3基因分型为多克隆感染。所有五例恶性疟原虫感染均在同一村庄的居民中检出,携带相同的msp2等位基因,其中四例恶性疟原虫配子体阳性。结论:间日疟原虫感染在Ngella仍呈地方性流行,大多数病例无发热且低于LM的检测限。恶性疟原虫已几乎消失,但重新输入和暴发的风险
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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