不同种族人群中Epstein-Barr病毒的蛋白质研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦不同种族人群中Epstein-Barr病毒(EBV)的蛋白质研究,归类于肿瘤/淋巴瘤

National Institutes of Health Clinical Center (CC)National Institutes of Health Clinical Center (CC)
clinicaltrials
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基因组Epstein-Barr Virus Infections
Protein Studies of the Epstein-Barr Virus in Ethnically Diverse Populations

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

不同种族人群中Epstein-Barr病毒的蛋白质研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦不同种族人群中Epstein-Barr病毒(EBV)的蛋白质研究,归类于肿瘤/淋巴瘤。源站描述指出EBV可在免疫抑制患者中诱发致命性淋巴增殖性病变,也可在免疫正常宿主中诱发Burkitt's淋巴瘤、Hodgkin's病和鼻咽癌等肿瘤性病变,且这些癌症中EBV蛋白表达模式存在差异,尤其鼻咽癌优先表达LMP2。数据可用于研究EBV相关肿瘤的免疫应答与蛋白表达特征(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Epstein-Barr病毒感染。Epstein Barr病毒(EBV)可在免疫抑制患者中诱发致命性淋巴增殖性病变,这些病变在免疫抑制逆转或过继转移EBV特异性CD8+ T细胞后消退。EBV还可在免疫正常宿主中诱发肿瘤性病变,包括Burkitt's淋巴瘤、Hodgkin's病和鼻咽癌(NPC)。在这些癌症患者中可出现EBV特异性CD8+ T细胞应答,其性质与EBV致敏的正常个体相似,但数量上减少。尽管这些癌症具有若干共同特征,但其EBV蛋白表达模式存在差异。特别是,NPC优先表达潜伏膜蛋白(LMP)2,伴或不伴LMP 1表达,并中等表达Epstein-Barr核抗原。因此,有兴趣

【主题与分类】

主题标签:Epstein-Barr Virus Infections。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00070785

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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

条件:EB病毒感染。EB病毒(EBV)可在免疫抑制患者中诱发致死性淋巴增殖性病变,这些病变在免疫抑制逆转或过继转移EBV特异性CD8+ T细胞后可消退。EBV还可在免疫健全宿主中诱发肿瘤性病变,包括伯基特淋巴瘤、霍奇金病和鼻咽癌(NPC)。这些癌症患者中可出现EBV特异性CD8+ T细胞应答,其性质与EBV致敏的正常个体相似,但数量上有所减少。尽管这些癌症具有若干共同特征,但其EBV蛋白表达模式存在差异。特别是,NPC优先表达潜伏膜蛋白(LMP)2,伴或不伴LMP 1表达,并中等程度表达EB病毒核抗原。因此,有必要开发针对NPC患者的LMP 2导向免疫接种,希望增强不足的自然免疫可导致肿瘤消退。

由于鼻咽癌(NPC)的发病率与种族背景(主要为华南人群)及人类白细胞抗原(HLA)表型密切相关,不同人群对EBV表位可能表现出不同的反应模式,而这可能正是各自易感鼻咽癌的原因所在。尽管已描述了若干LMP2表位,但据我们所知,尚未开展过结合高分辨率HLA分型的跨种族系统性表位图谱绘制。因此,我们拟通过检测暴露于覆盖LMP2全序列的重叠九聚肽文库的循环淋巴细胞中干扰素(IFN)-γ转录本水平,来绘制白种人或亚洲(中国)裔EBV致敏正常个体中LMP2的免疫优势表位图谱。基于序列的高分辨率HLA分型将作为本研究的补充。

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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