非洲儿童脑型疟疾与其他昏迷病因特异性生物标志物复制数据

该数据集为非洲儿童脑型疟疾与其他昏迷病因鉴别生物标志物研究的复制数据,来源于 search.dataone.org,归入感染/寄生虫病分类

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其他分类Inhibin-beta ECerebral malariaAngiopoietin-like-4Medicine, Health and Life Sciencescoma
Replication Data for: Specific Biomarkers Differentiate Cerebral Malaria from Other Causes of Coma in African children

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
许可
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

非洲儿童脑型疟疾与其他昏迷病因特异性生物标志物复制数据

Replication Data for: Specific Biomarkers Differentiate Cerebral Malaria from Other Causes of Coma in African children

该数据集为非洲儿童脑型疟疾与其他昏迷病因鉴别生物标志物研究的复制数据,来源于 search.dataone.org,归入感染/寄生虫病分类。数据文件包含研究参与者的临床特征与测量结果,以及经 ELISA 检测并定量的分析物数据。主题标签涉及 Inhibin-beta E、Angiopoietin-like-4、脑型疟疾与昏迷。该数据可用于复现或验证相关生物标志物分析,支持脑型疟疾与其他昏迷病因的鉴别研究(来源 DataONE,http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):这是题为“Specific Biomarkers Differentiate Cerebral Malaria from Other Causes of Coma in African children”手稿的复制数据集。数据集文件包含研究参与者的临床特征和测量结果,以及经测量/定量的 ELISA 分析物。

【主题与分类】

主题标签:Inhibin-beta E、Cerebral malaria、Angiopoietin-like-4、Medicine, Health and Life Sciences、coma。本站分类:感染/寄生虫病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A1c4c1f3844030b3af52a9847a42529ab82d95d5cc3ef6aaf3d0e89550f1f40f3

使用许可:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0。

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3A1c4c1f3844030b3af52a9847a42529ab82d95d5cc3ef6aaf3d0e89550f1f40f3

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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

这是手稿《特定生物标志物可将非洲儿童脑型疟疾与其他原因昏迷区分开来》的复现数据集。该数据集文件包含研究参与者的临床特征和测量数据,以及经测量/定量的ELISA分析物。

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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