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

基本信息
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
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07622147
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




