DYNEX Technologies公司多重麻疹、腮腺炎、风疹和水痘带状疱疹检测系统在刚果民主共和国干血斑现场测试与验证
该数据集来自 search.dataone.org，属于感染性疾病/其他分类，围绕 DYNEX Technologies Inc. Multiplier® 麻疹、腮腺炎、风疹和水痘带状疱疹多重化学发光血清学检测面板，在刚果民主共和国使用干血斑开展基线验证与现场性能研究，服务于 2013-2014 年
基本信息
资源简介
DYNEX Technologies公司多重麻疹、腮腺炎、风疹和水痘带状疱疹检测系统在刚果民主共和国干血斑现场测试与验证
Field test and validation of the DYNEX Technologies Inc. Multiplier® measles, mumps, rubella and varicella zoster multiplexed assay system in the Democratic Republic of the Congo using dried blood spots
该数据集来自 search.dataone.org，属于感染性疾病/其他分类，围绕 DYNEX Technologies Inc. Multiplier® 麻疹、腮腺炎、风疹和水痘带状疱疹多重化学发光血清学检测面板，在刚果民主共和国使用干血斑开展基线验证与现场性能研究，服务于 2013-2014 年刚果民主共和国人口与健康调查。数据可用于评估该多重检测与 US-FDA 已批准试剂盒的一致性、灵敏度与特异性，以及与国际单位标准的线性关系和动态范围（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）：本文描述了针对麻疹、腮腺炎、风疹和水痘带状疱疹病毒的研究用化学发光多重血清学检测面板的基线验证研究和现场性能，该面板与干血斑配合使用，以支持 2013-2014 年刚果民主共和国人口与健康调查。使用 US-FDA 批准的商业试剂盒对该面板进行表征，显示对麻疹、腮腺炎、风疹和水痘带状疱疹具有良好一致性，各检测的平均灵敏度为 94.9%，平均特异性为 91.4%。正如预期，与可用于斑块减少试验的现有标准相比，其性能并未提供与国际单位的 1:1 对应关系，但表现出极佳的线性（平均 Hill's Slope = 1.02）和约 4 个对数的动态范围。此外，对于这四项特定检测，多重形式允许纳入三个阳性和两个阴
【主题与分类】
主题标签：Multiplex immunoassays、MMRV、Anthropocene、Assay Validation。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%3A2090a7e5782cd771059bae37e8cde1c141b0ec7c4aa03bbe1420b75dba302eef
使用许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
在此，我们描述了一项仅用于研究的化学发光多重血清学检测组合的基线验证研究和现场性能，该组合用于检测麻疹、腮腺炎、风疹和水痘-带状疱疹病毒，并应用于干血斑样本，以支持2013-2014年刚果民主共和国人口与健康调查。使用美国FDA批准的商业试剂盒对该组合进行表征，结果显示，对于麻疹、腮腺炎、风疹和水痘带状疱疹，其一致性良好，各检测的平均灵敏度为94.9%，平均特异性为91.4%。正如预期，与已验证用于蚀斑减少试验的现有标准相比，其性能并未提供与国际单位的1：1对应关系，但仍表现出极佳的线性（平均Hill斜率=1.02）和约4个对数单位的动态范围。此外，对于这四项特定检测，多重检测格式允许每个样本包含三个阳性对照和两个阴性对照。一款原型DYNEX Multiplier®化学发光自动化免疫分析…
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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