巴布亚新几内亚新疟原虫感染暴露与临床疟疾发病率的复杂关系

该数据集来自 search.dataone.org,主题为巴布亚新几内亚新疟原虫感染暴露与临床疟疾发病率的复杂关系,分类为感染性疾病/其他

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The complex relationship of exposure to new Plasmodium infections and incidence of clinical malaria in Papua New Guinea

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CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

巴布亚新几内亚新疟原虫感染暴露与临床疟疾发病率的复杂关系

The complex relationship of exposure to new Plasmodium infections and incidence of clinical malaria in Papua New Guinea

该数据集来自 search.dataone.org,主题为巴布亚新几内亚新疟原虫感染暴露与临床疟疾发病率的复杂关系,分类为感染性疾病/其他。源站描述围绕血阶段感染的分子力(molFOB)这一定量替代指标,在治疗至再感染队列中评估 molFOB、寄生虫流行率与临床发病率之间的关系,涉及 Pv 和 Pf 感染数、复发影响及临床发作风险。数据可用于疟疾传播强度与个体暴露的定量分析及临床发病风险建模(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):血阶段感染的分子力(molFOB)是人群水平疟疾传播和个体水平暴露的定量替代指标。在一项治疗至再感染队列中评估了 molFOB、寄生虫流行率与临床发病率之间的关系,其中一半儿童的 P.vivax(Pv)休眠子通过伯氨喹(PQ)被消除。不计复发时,儿童每年获得相同数量的新 P. falciparum(Pf)和 Pv 血阶段感染(Pf-molFOB=0-18,Pv-molFOB=0-23),导致感染发病率和流行率具有可比的空间和时间模式。计入复发时,Pv-molFOB 增加 >3 倍(相对于 PQ 治疗的儿童),在个体(Pv-molFOB=0-36)和村庄水平显示出更大的异质性。Pf- 和 Pv-molFOB 与临床发作风险强烈相关。年度 Pf 临床发病率(I

【主题与分类】

主题标签:Plasmodium malariae、Plasmodium ovale、Plasmodium vivax、Plasmodium falciparum。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A8cc31653d99c54ef6029acb598c94ce17f3c9c56fc233b457b10fec5e2128225

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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    • 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

血液期感染的分子力(molFOB)是一种定量替代指标,用于衡量人群层面的疟疾传播和个体层面的暴露程度。在一项治疗至再感染队列中评估了molFOB、寄生虫患病率与临床发病率之间的关系,该队列中半数儿童的间日疟原虫(Pv)休眠子通过伯氨喹(PQ)被清除。在不计入复发的情况下,儿童每年获得的新发恶性疟原虫(Pf)和间日疟原虫(Pv)血液期感染数量相等(Pf-molFOB=0-18,Pv-molFOB=0-23),导致感染发病率和患病率在空间和时间模式上相当。计入复发后,Pv-molFOB增加超过3倍(相对于接受PQ治疗的儿童),在个体层面(Pv-molFOB=0-36)和村庄层面表现出更大的异质性。Pf-molFOB和Pv-molFOB与临床发作风险密切相关。尽管Pf-molFOB较低,年度Pf临床发病率(IR=0.28)仍高于Pv(IR=0.12)。这些molF……之间的关系

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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