血液肿瘤中SARS-CoV-2感染的机制与免疫功能分析

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05683353

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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

疾病：SARS-CoV-2感染、血液系统恶性肿瘤。建立感染SARS-CoV-2的血液系统肿瘤患者与感染SARS-CoV-2的无基础疾病人群的回顾性和前瞻性队列。首先，在感染时间点以及SARS-CoV-2核酸检测转阴后采集外周血样本。随后，进行转录组测序和免疫学实验，以分析差异表达基因、细胞免疫功能等。比较分析：1. 比较感染SARS-CoV-2后血液系统肿瘤患者与无基础疾病者的免疫功能。2. 比较感染SARS-CoV-2后血液系统肿瘤患者与无基础疾病者的转录组学和蛋白质组学变化。3. 从复合物（人类蛋白质相互作用子网络）的角度，深入探索SARS-CoV-2靶向的人蛋白复合物（周期性复合物）的动态变化过程，以进一步分析其潜在的动态感染机制，并为药物靶点的发现提供新线索。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。