新兵免疫-线粒体校正研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦军事新兵中的呼吸道感染与脑膜炎等感染性疾病的一级预防,涉及线粒体生物标志物、免疫监测与免疫调节等主题

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基因组Respiratory Tract Infections (RTI)MeningitisPrimary Prevention/MethodsPrimary PreventionMitochondrial BiomarkersImmuno-monitoringImmuno-modulation
Immune-Mitochondrial Correction in Military Recruits

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

新兵免疫-线粒体校正研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦军事新兵中的呼吸道感染与脑膜炎等感染性疾病的一级预防,涉及线粒体生物标志物、免疫监测与免疫调节等主题。源站描述指出,哈萨克斯坦军人感染发病率是平民的4倍,重症占15-30%,死亡率为15-25%,现有预防策略未能充分降低感染率,应激导致的免疫抑制可能是原因之一。数据可用于感染风险监测、免疫状态评估及预防干预研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:呼吸道感染(RTI)、脑膜炎、一级预防/方法、一级预防、线粒体生物标志物、免疫监测、免疫调节。研究依据:在哈萨克斯坦,军人中的感染发病率是平民的4倍,重症病例占15-30%,死亡率为15-25%(Kasimov et al., 2019)。当前的预防策略(体育锻炼、耐寒训练、均衡营养、维生素预防)未能充分降低感染率。适应期(4-6周至6个月)内应激依赖性免疫抑制可能解释了这种易感性。科学前提:应激激活下丘脑-垂体-肾上腺(HPA)轴,增加皮质醇水平,从而抑制细胞免疫并增加对呼吸道病原体的易感性。免疫细胞中的线粒体功能障碍

【主题与分类】

主题标签:Respiratory Tract Infections (RTI)、Meningitis、Primary Prevention/Methods、Primary Prevention、Mitochondrial Biomarkers、Immuno-monitoring、Immuno-modulation。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07622147

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数据说明

条件:呼吸道感染(RTI)、脑膜炎、一级预防/方法、一级预防、线粒体生物标志物、免疫监测、免疫调节。研究依据在哈萨克斯坦,军人中的感染发病率是平民人群的4倍,重症病例占15-30%,死亡率为15-25%(Kasimov等,2019)。当前的预防策略(体育锻炼、耐寒训练、均衡营养、维生素预防)未能充分降低感染率。适应期(4-6周至6个月)内应激依赖性免疫抑制可能解释了这种易感性。科学前提应激激活下丘脑-垂体-肾上腺(HPA)轴,升高皮质醇水平,从而抑制细胞免疫并增加对呼吸道病原体的易感性。免疫细胞(粒细胞)中的线粒体功能障碍进一步损害吞噬作用和杀菌能力。实验性干预针对神经内分泌应激反应(镁、维生素D)和线粒体功能(核糖核酸钠作为呼吸链复合物III-IV的电子供体)。

研究设计详情 这是一项前瞻性、随机、单盲、平行组试验。随机化将采用计算机生成的随机数字序列进行,分配比例为1:1。分配隐藏将通过按顺序编号、不透明、密封的信封实现。盲法:* 参与者对分组分配设盲(两种干预均以外观相似的口服片剂给药)* 进行血液分析的实验室人员对分组分配设盲 * 进行最终数据分析的统计师将收到一个去标识化数据库,其中各组标记为“第1组”和“第2组”* 主要研究者不设盲(负责安全性监测)干预详情 对照组(标准治疗):* 复合维生素,含:维生素A 800 mcg、维生素D3 5 mcg(200 IU)、维生素E 10 mg、维生素C 60 mg、维生素B1 1.4 mg、维生素B2 1.6 mg、维生素B6 2 mg、维生素B12 1 mcg、烟酰胺18 mg、泛酸

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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