台州地区女性宫颈人乳头瘤病毒(HPV)基因型流行特征:基于一般人群37967名女性的横断面研究
该数据集来自search.dataone.org,收录台州地区一般人群女性宫颈HPV基因型流行特征的横断面研究数据。研究基于2012至2016年在台州恩泽医疗中心就诊的37967名合格女性(中位年龄41.6岁,范围15–90岁),采用GP5+/bioGP6+-PCR/MPG assay结合Lumin

基本信息
资源简介
台州地区女性宫颈人乳头瘤病毒(HPV)基因型流行特征:基于一般人群37967名女性的横断面研究
Prevalence characteristics of cervical human papillomavirus (HPV) genotypes in the Taizhou area, China: a cross-sectional study of 37â967 women from the general population
该数据集来自search.dataone.org,收录台州地区一般人群女性宫颈HPV基因型流行特征的横断面研究数据。研究基于2012至2016年在台州恩泽医疗中心就诊的37967名合格女性(中位年龄41.6岁,范围15–90岁),采用GP5+/bioGP6+-PCR/MPG assay结合Luminex 200进行HPV基因分型,可同时识别27种HPV基因型及β-globin内参基因。源站报告总体HPV感染率为22.8%。数据可用于分析该地区HPV基因型分布与高危型HPV流行特征,为宫颈癌相关研究提供基础(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:高危型人乳头瘤病毒(hrHPV)在全球范围内高度流行,且HPV基因型存在地域差异;然而,性传播的HPV可能导致宫颈癌变。本横断面研究旨在评估中国东南部台州地区宫颈HPV基因型的流行特征。背景与参与者:研究分析了2012–2016年在台州恩泽医疗中心就诊的37967名合格女性(中位年龄:41.6岁;范围:15–90岁)的基于人群的样本。使用GP5+/bioGP6+-PCR/MPG assay通过Luminex 200对采集的标本进行HPV基因分型,该检测可同时识别27种不同的HPV基因型和β-globin基因(内参)。结果:台州地区人群的总体HPV感染率为22.8%,高危型HPV、低危型HPV的流行率
【主题与分类】
主题标签:prevalence、Human papillomavirus (HPV)、genotype、cervical cancer。本站分类:肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A3ce16e5007d3e6ae116eb0a87fae14f0cd81bb104fc2f6335c6753b28cc0feea
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
目的:高危型人乳头瘤病毒(hrHPVs)在全球范围内高度流行,且HPV基因型在不同地理区域间存在差异;然而,性传播的HPV可能导致宫颈癌变。本横断面研究的目的是评估中国东南部台州地区宫颈HPV基因型的流行特征。背景与参与者:分析了在台州恩泽医疗中心就诊的37 967名符合条件的女性(中位年龄:41.6岁;范围:15–90岁)的基于人群的样本(2012–2016年)。使用GP5+/bioGP6±PCR/MPG检测法通过Luminex 200对采集的标本进行HPV基因分型,该检测可同时识别27种不同的HPV基因型和β-珠蛋白基因(内参)。结果:台州基于人群的总体HPV感染率为22.8%,高危型HPV、低危型HPV及高危低危混合型HPV感染的流行率分别为14.2%、5.7%和3.0%。最常见的基因型为HPV52(19.7%)、16(11.9%)、58(11.5%)、39(7.2%)、18(6.6%)和56(5.6%)。
多重型别HPV感染率在整个人群中为5.7%,在多重感染女性中,HPV52+58、HPV16+52和HPV16+18混合基因型最为常见。年龄别HPV感染率呈双峰曲线,第一个高峰出现在21岁以下(41.6%),第二个高峰出现在56-60岁年龄组(28.5%)。此外,门诊组与体检组的HPV感染率差异显著(24.0% vs 19.5%,p<0.0001)。进一步数据比较显示,两组间HPV基因型分布差异明显。结论:本研究数据可为特定地区的HPV-based宫颈癌筛查工作提供有价值的信息,支持台州地区的本地疫苗接种规划,并有助于未来HPV疾病的诊断和治疗。
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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