肯尼亚沿海疑似mpox患者中水痘与mpox病毒同时传播的复制数据

本数据集是论文《肯尼亚沿海疑似mpox患者中水痘与mpox病毒同时传播,2025年11月:当临床诊断不足时》的复制数据。Mombasa县公共卫生部门通报mpox疫情后,Rapid Virus Genomics下属移动实验室于2025年11月17日至28日在Utange Field Station隔离

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基因组分类Medicine, Health and Life SciencesMpoxChickenpoxMombasaOxford Nanopore TechnologiesMetagenomics
Replication Data for: Concurrent chickenpox and mpox virus transmission among patients with suspected mpox in Coastal Kenya, November 2025: when clinical diagnosis is not enough

基本信息

模态
基因组
大小
0.012693174 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

肯尼亚沿海疑似mpox患者中水痘与mpox病毒同时传播的复制数据

Replication Data for: Concurrent chickenpox and mpox virus transmission among patients with suspected mpox in Coastal Kenya, November 2025: when clinical diagnosis is not enough

本数据集是论文《肯尼亚沿海疑似mpox患者中水痘与mpox病毒同时传播,2025年11月:当临床诊断不足时》的复制数据。Mombasa县公共卫生部门通报mpox疫情后,Rapid Virus Genomics下属移动实验室于2025年11月17日至28日在Utange Field Station隔离设施部署,采用metagenomics方法检测流行病毒,并进一步通过qPCR检测样本中的mpox病毒和水痘带状疱疹病毒。数据可用于病毒共传播检测、临床诊断评估及基因组监测相关研究(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):这是题为《肯尼亚沿海疑似mpox患者中水痘与mpox病毒同时传播,2025年11月:当临床诊断不足时》的手稿的复制数据集。在Mombasa县公共卫生部门通报正在发生的mpox疫情后,Rapid Virus Genomics下属的一个移动实验室于11月17日至28日部署在隔离设施Utange Field Station,采用metagenomics方法检测流行病毒。随后进行了进一步的qPCR检测,以检测样本中的mpox病毒和水痘带状疱疹病毒。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Mpox、Chickenpox、Mombasa、Oxford Nanopore Technologies、Metagenomics。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/2PPAUR

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源站:https://doi.org/10.7910/DVN/2PPAUR

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 12.7 MB。

数据说明

这是题为“2025年11月肯尼亚沿海地区疑似mpox患者中水痘与mpox病毒的同时传播:当临床诊断不足时”的手稿的复现数据集。在蒙巴萨郡公共卫生部门通报正在发生mpox疫情后,Rapid Virus Genomics下属的一个移动实验室于11月17日至28日期间被部署到隔离设施——Utange Field Station——以使用宏基因组学方法检测正在流行的病毒。随后对样本进行了qPCR检测,以检测mpox病毒和水痘-带状疱疹病毒。

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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