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创建/更新时间

2026-10-23

资源简介

Bictegravir（GS-9883）在HIV-1感染者中的安全性、药代动力学及抗病毒活性研究

该数据集对应一项在人类免疫缺陷病毒1型（HIV-1）感染者中开展的临床研究，研究药物为 Bictegravir（GS-9883），研究目的是评估该药物在受试人群中的安全性、药代动力学特征以及抗病毒活性。数据集收录了这项研究的注册与描述信息，来源于 clinicaltrials.gov，在分类上归入感染性疾病下的其他类别，主题标签为 HIV-1 感染。整体而言，该数据集面向对 HIV-1 治疗研究、抗逆转录病毒药物早期临床评价以及整合酶抑制剂类新药开发感兴趣的使用者，提供研究层面的结构化信息入口，便于检索、识别与进一步追溯原始登记记录。

【数据集背景】

该研究关注 HIV-1 感染人群的治疗选择。研究的主要目标是考察 Bictegravir 在多个剂量水平下的短期抗病毒效力。研究对象包括两类成人参与者：一类是尚未接受过抗逆转录病毒治疗（ART treatment-naive）的感染者，另一类是已有抗逆转录病毒治疗经历、但未使用过整合酶链转移抑制剂（INSTI naive）的感染者。这一人群设定使研究能够同时观察初治与经治但 INSTI 未暴露人群中的药物反应，为后续开发与用药策略提供早期临床依据。

【数据内容】

数据集所承载的内容为该项临床研究的登记信息与描述性内容，涵盖研究名称、研究条件（HIV-1 感染）、研究目的与受试人群特征等。主题标签明确指向 HIV-1 感染。关于研究的具体分组、给药方案细节、终点指标数值、样本量、统计结果等，源站未提供。因此该数据集更适合作为研究识别与背景了解的资料，而非可直接用于定量分析的结果数据源。

【采集与来源】

数据来源于 clinicaltrials.gov，即临床研究注册与结果信息平台。数据集在该来源基础上被归入感染性疾病 / 其他分类，并赋予 HIV-1 感染的主题标签。除来源站与分类信息外，关于采集时间、更新频率、抽取方式与加工流程，源站未提供。

【适用场景】

该数据集可用于快速识别与检索这项关于 Bictegravir 的 HIV-1 临床研究，适合作为文献调研、研究选题背景梳理、药物研发动态跟踪的入口信息。对于关注整合酶链转移抑制剂类抗 HIV 药物早期评价的研究者，可借助该数据了解研究的主要目标与受试人群界定。由于缺少具体结果指标，该数据集不适用于疗效比较、剂量效应分析或安全性汇总等定量用途。

【使用方法】

使用者可依据数据集中的研究名称与主题标签定位该研究，并结合来源站 clinicaltrials.gov 进一步查阅原始登记记录。使用时应将数据集视为研究层面的索引与描述信息，而非分析级数据。若需开展统计或系统评价，应回到原始注册页面获取完整方案与结果信息。关于具体的检索接口、字段结构或访问方式，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集的信息来自临床研究注册平台，具有明确的来源标识与主题归类。但其内容以研究描述为主，缺少研究结果、样本量、终点数值等关键定量信息，源站未提供这些内容。因此在使用中需注意其信息粒度有限，不能据此推断药物疗效或安全性结论。此外，关于数据更新状态与完整性校验，源站未提供。

【引用与许可】

关于该数据集的引用格式、许可条款与使用限制，源站未提供。使用者在引用或再利用时应自行核实来源站的相关政策与原始研究登记信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT02275065

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02275065

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
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。

数据说明

条件：HIV-1感染。本研究的主要目的是探究比克替拉韦多个剂量在未接受过抗逆转录病毒治疗（ART）的成年受试者以及接受过ART但未使用过整合酶链转移抑制剂（INSTI）的受试者中的短期抗病毒效力。

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