急性治疗HIV感染者完整与缺陷HIV DNA储存库的快速双相衰减
该数据集来自search.dataone.org,聚焦急性HIV感染治疗期间的HIV储存库动态。研究基于67名急性期接受抗逆转录病毒治疗的HIV感染者的500余份纵向样本,利用非线性广义相加模型预测外周CD4+ T细胞中完整与缺陷HIV DNA的衰减规律,发现完整DNA呈快速双相衰减,且衰减速率与A

基本信息
资源简介
急性治疗HIV感染者完整与缺陷HIV DNA储存库的快速双相衰减
Rapid biphasic decay of intact and defective HIV DNA reservoir during acute treated HIV disease
该数据集来自search.dataone.org,聚焦急性HIV感染治疗期间的HIV储存库动态。研究基于67名急性期接受抗逆转录病毒治疗的HIV感染者的500余份纵向样本,利用非线性广义相加模型预测外周CD4+ T细胞中完整与缺陷HIV DNA的衰减规律,发现完整DNA呈快速双相衰减,且衰减速率与ART启动时机、初始CD4+ T细胞计数及治疗前病毒载量相关。数据可用于HIV储存库衰减建模与预测研究(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):尽管接受了抗逆转录病毒治疗(ART),HIV仍持续存在于潜伏感染细胞(即HIV储存库)中,并随时间缓慢衰减。本研究利用来自67名在急性感染期接受治疗的HIV感染者(PLWH)的500余份纵向样本,开发了一个数学模型,用于从外周CD4+ T细胞预测储存库衰减。非线性广义相加模型显示,完整DNA呈快速双相衰减(第0-5周:t1/2约2.83周;第5-24周:t1/2约15.4周),并延伸至1年。这些估计值比既往在慢性治疗PLWH中的衰减估计值快约5倍。缺陷DNA呈现相似的双相模式,但数据变异性更大。对于ART启动时机更早、初始CD4+ T细胞计数更高以及治疗前病毒载量更低的PLWH,预测的完整和缺陷衰减速率更快。在本研究中,我们推进了对HIV储存库的有限认识。
【主题与分类】
主题标签:HIV epidemiology、Antiretroviral therapy、HIV、Pre-exposure prophylaxis、HIV infections。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%3A0a843a8243d87f75be36a9b6f855448ce1d6201c939868ec8eb3f6402d313870
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
尽管接受了抗逆转录病毒治疗(ART),HIV仍持续存在于潜伏感染的细胞中(即HIV储存库),并随时间缓慢衰减。本研究利用来自67名在急性感染期接受治疗的HIV感染者(PLWH)的500余份纵向样本,构建了一个数学模型,以通过外周CD4+ T细胞预测储存库的衰减。非线性广义相加模型显示,完整DNA呈快速双相衰减(第0-5周:t1/2约2.83周;第5-24周:t1/2约15.4周),并延续至1年。这些估计值比既往在慢性期接受治疗的PLWH中所得的衰减估计值快约5倍。缺陷型DNA呈现相似的双相模式,但数据变异性更大。对于ART启动时间更早、初始CD4+ T细胞计数更高以及ART前病毒载量更低的PLWH,预测的完整型和缺陷型衰减速率更快。
在本研究中,我们增进了对ART启动时HIV储存库衰减的有限认识,为未来针对这一关键……的治愈策略提供信息。新诊断的急性HIV感染者(<100天)被纳入UCSF Treat Acute HIV队列,并共同纳入UCSF SCOPE HIV队列,这是一项正在进行的纵向研究,涵盖超过2,500名PWH。符合条件的参与者当天即启动ART,方案为替诺福韦/恩曲他滨(TDF/FTC,2016年TAF/FTC上市后改用TAF/FTC)+多替拉韦(DTG),并转介至临床照护。有伴随PrEP使用史(根据病史和/或临床检测结果,距任何潜在HIV暴露<100天)的个体还加用达芦那韦+利托那韦(DRV/r)作为第四种药物,并持续使用至基线HIV基因型检测结果确认(Monogram Biosciences,南旧金山,加利福尼亚州,美国)。临床照护所需的额外ART调整(如实验室异常、药物相互作用和/或参与者偏好)在研究期间予以尊重并调整。参与者签署了信息发布授权,允许临床数……
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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