莫桑比克疟疾分子监测（第二阶段）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06529237

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。

数据说明

条件：疟疾、恶性疟疾、妊娠期疟疾。本项目旨在加强和扩大莫桑比克的分子疟疾监测（MMS），以主动和适应性方式，对NMCP 2023-2030战略的公共卫生效益进行高质量、及时和适当的优化，选择在个体和社区层面最大化影响的干预组合。具体目标和预期规划影响如下：目标1：实时追踪NMCP现行战略面临的生物学威胁：应对诊断失败，包括RDT靶标（HRP2/3）的基因缺失或非恶性疟原虫感染。规划影响包括根据pfhrp2/3缺失或非恶性疟原虫物种的流行率阈值更新RDT方案。通过一线ACT耐药性的分子标志物及治疗疗效研究（TES）的支持来评估治疗耐药性，区分复燃与新感染，为疗效估计和遏制措施提供依据。

通过遗传病例分类和疫情监测，在地方和国家层面识别传播来源，增强针对性干预和源-汇动态。通过媒介分子监测（VMS）进行准确的物种鉴定，加强按蚊物种鉴定和种群结构表征，以提高病媒控制效果。目标2：开发工具以指导关于替代抗疟方法价值的决策：通过评估对预防性抗疟药（SP、AQ、DHAp用于IPTp、PMC、SMC、MDA）的耐药标志物，评估新的化学预防方法，并在不同耐药情景下模拟其影响。利用基于ANC的监测，根据疟疾传播动态为干预决策提供信息，并监测正在进行的干预措施的有效性。编目疫苗逃逸变异株，以预判疫苗部署后对疫苗有效性的挑战。通过分子标志物分析，评估ACT方案多样化对新出现的抗疟药耐药性的影响。开展p

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。