异源蛋白初免/MVA加强治疗性乙肝疫苗候选研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,记录一项针对慢性乙型肝炎的异源蛋白初免/MVA加强治疗性乙肝疫苗候选临床试验

Universitätsklinikum Hamburg-EppendorfUniversitätsklinikum Hamburg-Eppendorf
clinicaltrials
浏览 13
蛋白质分类Chronic Hepatitis B
A Heterologous Protein Prime/MVA Boost Therapeutic Hepatitis B Vaccine Candidate

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

异源蛋白初免/MVA加强治疗性乙肝疫苗候选研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,记录一项针对慢性乙型肝炎的异源蛋白初免/MVA加强治疗性乙肝疫苗候选临床试验。研究在24名18-65岁健康男女受试者中分两个重叠部分开展:Part I(N=11)于第0、28天接受两次蛋白初免、第56天接受MVA加强,并按A0、B0.1、B0.2分组给予不同剂量的HEPLISAV B、HBcoreAg与MVA-HBVac;Part II(N=13)同样两次蛋白初免后于第56天以MVA-HBVac高剂量加强,并按C0.1、C0.2分组给予不同剂量的HBsAg与HBcoreAg。数据可用于了解该疫苗候选的临床试验设计与分组信息(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性乙型肝炎。该临床试验分为两个重叠部分(Part I和Part II),共纳入24名18-65岁健康男女受试者。Part I(N=11)接受两次蛋白初免接种(第0天和第28天)和1次基于MVA的加强接种(第56天);3名受试者分配至A0,接受HEPLISAV B®并以MVA-HBVac高剂量加强;3名受试者分配至B0.1,接受HEPLISAV B®与HBcoreAg低剂量并以MVA-HBVac低剂量加强;5名受试者分配至B0.2,接受2次HEPLISAV B®与HBcoreAg中剂量并以MVA-HBVac高剂量加强。Part II(N=13)接受两次蛋白初免接种(第0天和第28天)并于第56天以MVA-HBVac高剂量进行基于MVA的加强;3名受试者分配至C0.1,接受HBsAg高剂量与HBcoreAg高剂量并加强;5名受试者分配至C0.2,接受HBsAg中

【主题与分类】

主题标签:Chronic Hepatitis B。本站分类:感染/病毒性肝炎。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05727267

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05727267

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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;
  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。

数据说明

条件:慢性乙型肝炎。该临床试验分为两个相互重叠的部分(第I部分和第II部分),受试者为24名年龄在18-65岁的健康男性和女性。第I部分(N=11):蛋白初免接种两次(第0天和第28天),以及基于MVA的加强接种1次(第56天)。3名受试者将分配至A0组,接受HEPLISAV B®并以MVA-HBVac高剂量加强;3名受试者将分配至B0.1组,接受HEPLISAV B®和HBcoreAg低剂量并以MVA-HBVac低剂量加强;5名受试者将分配至B0.2组,接受2次HEPLISAV B®和HBcoreAg中剂量并以MVA-HBVac高剂量加强。第II部分(N=13):蛋白初免接种两次(第0天和第28天),并于第56天以MVA-HBVac高剂量进行基于MVA的加强接种。3名受试者将分配至C0.1组,接受HBsAg高剂量和HBcoreAg高剂量加加强;5名受试者将分配至C0.2组,接受HBsAg中剂量+佐剂低剂量和HBcoreAg中剂量加加强;5名受试者将分配至C0.3组,接受HBsAg高剂量+佐剂和HBcoreAg高剂量加加强。

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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