免疫功能低下成人接种BNT162b2疫苗后SARS-CoV-2体液反应与健康成人对比研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项研究免疫功能低下成人接种BNT162b2(Comirnaty)疫苗后体液免疫反应并与健康成人对比的临床试验信息

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蛋白质回归Kidney TransplantMyelomaCancerHematologic MalignancyMultiple SclerosisHypergammaglobulinemiaMalignant TumorHivDiabetes Type 2COVID-19疫苗编码
Study Evaluating SARS-CoV-2 (COVID-19) Humoral Response After BNT162b2 Vaccine in Immunocompromised Adults Compared to Healthy Adults

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

免疫功能低下成人接种BNT162b2疫苗后SARS-CoV-2体液反应与健康成人对比研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项研究免疫功能低下成人接种BNT162b2(Comirnaty)疫苗后体液免疫反应并与健康成人对比的临床试验信息。覆盖肾移植、骨髓瘤、癌症、血液系统恶性肿瘤、多发性硬化、高丙种球蛋白血症、恶性肿瘤、HIV及2型糖尿病等人群。数据可用于分析免疫受损状态对疫苗诱导抗体滴度及中和能力的影响,支持疫苗反应预测与风险人群评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肾移植、骨髓瘤、癌症、血液系统恶性肿瘤、多发性硬化、高丙种球蛋白血症、恶性肿瘤、HIV。COVID-19的严重甚至致命形式优先影响老年人和脆弱受试者。在这些高危人群中,免疫功能低下者(因疾病和/或其治疗)理论上对预防性疫苗接种的反应可能较差。本研究的主要目的旨在比较免疫功能低下者与健康受试者(非免疫功能低下)的疫苗反应,即评估免疫功能低下者接种ComirnatyTM(即BNT162b2,一种来自Pfizer BioNTech的抗SARS-CoV-2疫苗)后与健康受试者(非免疫功能低下)相比的血清体液反应(诱导抗体的滴度和中和能力)。次要目标如下:* T

【主题与分类】

主题标签:Kidney Transplant、Myeloma、Cancer、Hematologic Malignancy、Multiple Sclerosis、Hypergammaglobulinemia、Malignant Tumor、Hiv、Diabetes Type 2。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04952766

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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:肾移植、骨髓瘤、癌症、血液系统恶性肿瘤、多发性硬化症、高丙种球蛋白血症、恶性肿瘤、HIV。COVID-19的严重甚至致命形式优先影响老年人和脆弱人群。在这些高危人群中,免疫功能受损者(因疾病和/或其治疗所致)在理论上对预防性疫苗接种的反应可能较差。本研究的主要目的是比较免疫功能受损者与健康受试者(非免疫功能受损者)的疫苗反应,即评估免疫功能受损者接种ComirnatyTM(即BNT162b2,辉瑞BioNTech公司的一种抗SARS-CoV-2疫苗)后的血清体液反应(诱导抗体的滴度和中和能力),并与健康受试者(非免疫功能受损者)进行比较。

次要目标如下:* 评估免疫功能低下人群接种ComirnatyTM疫苗后鼻黏膜中的抗体反应(通过鼻咽拭子采集的诱导抗体的滴度和中和能力),并与健康受试者进行比较(健康受试者接种两剂ComirnatyTM,或在一个亚组中接种一剂Astra Zeneca的VaxzeriaTM后接种一剂ComirnatyTM)。* 评估针对SARS-CoV-2新兴毒株(即Alpha、Beta、Gamma、Delta毒株)的血清和黏膜抗体反应(诱导抗体的滴度和中和能力)。* 评估接种疫苗后对COVID-19感染风险的临床保护效果(接种后的发病病例)。

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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