肯尼亚Kilifi地区2007至2018年恶性疟原虫遗传多样性复制数据
该数据集为一项关于肯尼亚Kilifi地区2007至2018年无症状恶性疟原虫感染遗传多样性与复杂度的复制数据，同时涵盖随访发热疟疾感染的遗传多样性和COI
基本信息
资源简介
肯尼亚Kilifi地区2007至2018年恶性疟原虫遗传多样性复制数据
Replication Data for: Maintenance of high temporal Plasmodium falciparum genetic diversity in Kilifi, Kenya, despite a reduction in community malaria transmission from 2007 to 2018
该数据集为一项关于肯尼亚Kilifi地区2007至2018年无症状恶性疟原虫感染遗传多样性与复杂度的复制数据，同时涵盖随访发热疟疾感染的遗传多样性和COI。样本来自0-15岁儿童，包含无症状及随访发热疟疾发作的血样与元数据，采用基于裂殖子表面蛋白2（msp2）基因的毛细管电泳进行基因分型。元数据包括年龄和寄生虫血症等信息。该数据可用于研究疟疾传播下降背景下寄生虫遗传多样性的维持机制及相关分析（来源 DataONE，https://dataverse.harvard.edu/api/datasets/:persistentId/versions/2.0/customlicense?persistentId=doi:10.7910/DV。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：这是提交稿件《Maintenance of high temporal Plasmodium falciparum genetic diversity in Kilifi, Kenya, despite a reduction in community malaria transmission from 2007 to 2018》的复制数据集。该项目描述了2007年至2018年Kilifi地区无症状恶性疟原虫感染的遗传多样性和复杂度。它还描述了随访发热疟疾感染的遗传多样性和COI，并报告尽管该地区疟疾传播减少，无症状感染仍具有高遗传多样性。血液样本及相应元数据采集自0-15岁有无症状和随访发热疟疾发作的儿童。样本使用基于裂殖子表面蛋白2（msp2）基因的毛细管电泳进行基因分型。每位参与者的元数据包括年龄和寄生虫血症
【主题与分类】
主题标签：msp2、genetic diversity、P. falciparum、malaria、Kenya、complexity of infections、Medicine, Health and Life Sciences。本站分类：感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A98d8e1f8db1684be0c0a0c29471a4af5dd83c128606f935e4b4f7bf1f1eb8d51
使用许可：https://dataverse.harvard.edu/api/datasets/:persistentId/versions/2.0/customlicense?persistentId=doi:10.7910/DVN/3UE1NB。
下载信息
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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
这是提交稿件《尽管2007年至2018年社区疟疾传播减少，肯尼亚基利菲仍维持高度的恶性疟原虫时间遗传多样性》的复现数据集。该项目描述了2007年至2018年基利菲无症状恶性疟原虫感染的遗传多样性和复杂性。它还描述了随访发热性疟疾感染的遗传多样性和COI，并报告称尽管该地区疟疾传播减少，无症状感染仍具有高度的遗传多样性。血液样本及相应元数据采集自0-15岁儿童的无症状和随访发热性疟疾发作。样本基于裂殖子表面蛋白2（msp2）基因，采用毛细管电泳进行基因分型。每位参与者的元数据包括年龄和寄生虫血症（基于显微镜检查结果）。基因型数据包括基于毛细管电泳成功鉴定的每个克隆所对应的片段大小（标记为基因型）。每位参与者的基因型数量构成感染的复杂性，也称为COI。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络，提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
