GBS-NN/NN2 疫苗在健康孕妇中的随访试验

条件:无乳链球菌感染、新生儿败血症、肺炎、脑膜炎、新生儿感染、革兰氏阳性细菌感染、细菌感染、细菌感染和真菌病。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎

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clinicaltrials
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蛋白质预测Streptococcus Agalactiae InfectionNeonatal SepsisPneumoniaMeningitisNeonatal InfectionGram-Positive Bacterial InfectionsBacterial InfectionsBacterial Infections and MycosesInfections
A Follow-up Trial of GBS-NN/NN2 Vaccine in Healthy Pregnant Women

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

GBS-NN/NN2 疫苗在健康孕妇中的随访试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 GBS-NN/NN2 疫苗在健康孕妇中的随访试验,涉及 Streptococcus Agalactiae Infection、Neonatal Sepsis、Pneumonia、Meningitis、Neonatal Infection 等感染性疾病。研究主要目的是评估所有受试者接受 GBS-NN/NN2 初次接种后,针对 Alpha-like protein CN(AlpCN)、Ribosomal Protein N(RibN)、Alpha-like protein 1N(Alp1N)以及 Alpha-like protein 2 and 3(Alp2-3N)的免疫球蛋白 。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:无乳链球菌感染、新生儿败血症、肺炎、脑膜炎、新生儿感染、革兰氏阳性细菌感染、细菌感染、细菌感染和真菌病。本研究的主要目的是评估所有受试者在接受 GBS-NN/NN2 初次接种后,针对 Alpha-like protein CN(AlpCN)、Ribosomal Protein N(RibN)、Alpha-like protein 1N(Alp1N)以及 Alpha-like protein 2 and 3(Alp2-3N)的免疫球蛋白 G(IgG)抗体应答的持续性。

【主题与分类】

主题标签:Streptococcus Agalactiae Infection、Neonatal Sepsis、Pneumonia、Meningitis、Neonatal Infection、Gram-Positive Bacterial Infections、Bacterial Infections、Bacterial Infections and Mycoses、Infections。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06592586

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06592586

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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

疾病:无乳链球菌感染、新生儿败血症、肺炎、脑膜炎、新生儿感染、革兰氏阳性细菌感染、细菌感染、细菌感染与真菌病。本研究的主要目的是评估所有参与者在接种GBS-NN/NN2基础疫苗后,针对α样蛋白CN(AlpCN)、核糖体蛋白N(RibN)、α样蛋白1N(Alp1N)以及α样蛋白2和3(Alp2-3N)的特异性免疫球蛋白G(IgG)抗体反应的持久性。

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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