戒酒酒精依赖者外周TNFα升高与Hepatitis C感染相关

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦戒酒期酒精使用障碍(AUD)患者外周炎症因子与Hepatitis C感染的关系

dataone
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蛋白质分类ChemokinesComorbidityplasmaneuroimmuneneuroinflammation
Peripheral TNFa elevations in abstinent alcoholics are associated with Hepatitis C infection

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

戒酒酒精依赖者外周TNFα升高与Hepatitis C感染相关

Peripheral TNFa elevations in abstinent alcoholics are associated with Hepatitis C infection

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦戒酒期酒精使用障碍(AUD)患者外周炎症因子与Hepatitis C感染的关系。研究纳入健康对照、AUD戒酒者、HIV感染者及HIV合并AUD共四组,检测血浆细胞因子,发现IP-10与TNFα存在组间差异,且TNFα和IP-10在AUD中高于对照仅见于HCV血清阳性的AUD患者。数据可用于神经免疫、神经炎症及共病机制研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):大量证据支持炎症过程参与HIV感染所致的脑改变。近期提出的酒精使用障碍(AUD)神经病理机制包括外周细胞因子升高,使大脑对酒精的损害效应更敏感。本研究纳入4组:健康对照、AUD个体(检查时已戒酒)、HIV感染者以及HIV与AUD共病者。目的是确定AUD中炎症细胞因子是否像HIV感染中那样升高。显示组间差异的细胞因子包括干扰素γ诱导蛋白10(IP-10)和肿瘤坏死因子α(TNFα)。后续t检验显示,AUD中TNFα和IP-10高于对照,但仅见于Hepatitis C病毒(HCV)血清阳性的AUD患者。TNFα和IP10的特异性……

【主题与分类】

主题标签:Chemokines、Comorbidity、plasma、neuroimmune、neuroinflammation。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A0cffe893fe103e2bb327844f51c0b82b6fb522c2913575f938c18deae1599cd9

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3A0cffe893fe103e2bb327844f51c0b82b6fb522c2913575f938c18deae1599cd9

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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

大量证据支持炎症过程参与HIV感染所致脑部改变的观点。近期提出的酒精使用障碍(AUD)神经病理学潜在机制包括外周细胞因子升高,从而使大脑对酒精的损害效应更为敏感。本研究纳入4组:健康对照、AUD个体(检查时已戒酒)、HIV感染者,以及HIV与AUD共病患者。目的是确定AUD中炎症细胞因子是否如同HIV感染中一样升高。显示组间差异的细胞因子包括干扰素γ诱导蛋白10(IP-10)和肿瘤坏死因子α(TNFα)。后续t检验显示,AUD中TNFα和IP-10高于对照,但仅限于丙型肝炎病毒(HCV)血清阳性的AUD患者。细胞因子水平与HCV病毒载量之间的相关性提供了TNFα和IP-10升高对HCV感染状态特异性的证据……

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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