免疫功能低下人群接种COVID-19疫苗后对SARS-CoV-2变异株的体液反应及细胞反应研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦免疫功能低下人群接种COVID-19疫苗后对SARS-CoV-2变异株的体液免疫反应及细胞免疫反应研究

基本信息
资源简介
免疫功能低下人群接种COVID-19疫苗后对SARS-CoV-2变异株的体液反应及细胞反应研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦免疫功能低下人群接种COVID-19疫苗后对SARS-CoV-2变异株的体液免疫反应及细胞免疫反应研究。覆盖自身免疫或自身炎症性疾病、HIV、多发性硬化、实体瘤或癌症、实体器官移植等条件。源站描述指出疫苗免疫原性受慢性病性质与强度、年龄及治疗影响,且新变异株出现是重要关注点。数据可用于了解上述人群的疫苗免疫应答特征(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:自身免疫或自身炎症性疾病、HIV、多发性硬化、实体瘤或癌症、实体器官移植。SARS-CoV-2大流行对全球健康构成非凡挑战,截至2021年1月22日,已在全球造成超过9700万例Covid-19病例和200万例死亡。接种Covid-19疫苗是减轻SARS-CoV-2大流行后果的重要武器。其降低死亡率的效果当然预期在COVID-19最脆弱人群如免疫功能低下人群中体现。一般而言,疫苗在免疫功能低下人群中的免疫原性受慢性病的性质和强度、年龄及所接受治疗的影响。此外,SARS-CoV-2新变异株的出现是当今重大关切。三种新变异株已迅速在其国家内成为优势株
【主题与分类】
主题标签:Autoimmune or Autoinflammatory Diseases、HIV、Multiple Sclerosis、Solid Tumors or Cancers、Solid Organ Transplant。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04844489
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04844489
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:自身免疫性或自身炎症性疾病、HIV、多发性硬化症、实体瘤或癌症、实体器官移植。SARS-CoV-2大流行对全球健康构成了非同寻常的挑战,截至2021年1月22日,全球已造成超过9700万例Covid-19病例和200万例死亡。接种Covid-19疫苗是减轻SARS-CoV-2大流行后果的重要武器。当然,预期其降低死亡率的效果将体现在最易感染Covid-19的人群中,如免疫功能低下者。一般而言,疫苗在免疫功能低下人群中的免疫原性受慢性病(一种或多种)的性质和严重程度、年龄以及所接受治疗的影响。此外,SARS-CoV-2新变异株的出现是当今的重大关切。三种在其各自国家内迅速成为优势株的新变异株引发了担忧:B.1.1.7(又称VOC-202012/01)、501Y.V2(B.1.351)和P.1(B.1.1.28.1),人们对其逃逸疫苗诱导免疫的潜力提出了疑问。
因此,能够评估疫苗在这些变异株方面脆弱的受试者中的效力十分重要。研究人员提议建立一项针对接种Covid-19疫苗的免疫功能低下人群的多中心队列研究,旨在了解针对SARS-CoV-2变异株的BNT162b2疫苗接种的体液和细胞反应。主要目标是评估接种疫苗后抗体对不同SARS-CoV-2变异株的中和能力,时间点分别为第一针注射后1个月,以及最后一针注射后1、6和12个月。还将在接种疫苗前以及接种疫苗后第一针注射后1个月、最后一针注射后1个月,对免疫血细胞进行深入的免疫表型分析,详细分析T淋巴细胞亚群及其对SARS-CoV-2的反应。对BNT162b2疫苗接种的体液和细胞反应进行广泛探索,将提供关于BNT162b2疫苗潜在效力的关键数据
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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